基于色彩饱和度和字符特征的汽车牌照定位

在分析汽车牌照底色与字符颜色关系的基础上提出了一种利用色彩饱和度信息和牌照字符特征的汽车牌照定位分割方法.该方法不同于以往的基于色彩的分析方法,避免了在由RGB向HSV转换过程中大量的浮点运算,提高了运算效率,并且能够有效地克服光线和天气条件的影响,具有很好的抗噪性能,定位精度高.     

复杂背景下的车辆牌照字符提取方法研究

针对复杂背景中字符难于提取的问题，提出了 一种通用的提取字符的方法．该方法很好地利用了字符固有的特性，先对图像进行基于变分 法的自适应二值化，再用一种快速区域标号算法求取连通域，然后对连通域进行处理，提取 出字符行，最后进行倾斜校正．实验结果表明，该方法简单可行，成功率达到了96%以上．     

基于以像素块计算L2距离的块纹理合成

在基于MRF模型的块纹理合成中,计算两纹理块之间的L2距离和寻找最佳纹理匹配块都是非常耗时的过程。计算纹理块之间的L2距离是纹理合成中的瓶颈问题,制约着纹理合成的速度。针对合成速度问题提出一种新的基于以像素块计算两纹理块之间L2距离的块纹理合成方法。在计算两纹理块之间L2距离时不逐个像素点地进行计算,而将多个像素点视为一个像素点进行计算,极大地提高了计算两纹理块间L2距离的速度。该方法可以在几乎不影响图形合成质量的前提下,将纹理合成的速度提高数倍甚至更高。     

基于像素级遥感图像融合方法综述

介绍了典型的基于像素级遥感图像融合算法,论述了各种算法的优缺点,给出了图像融合质量的评价方法,提出了图像融合的研究方向。     

基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法

未知工控协议分类是实现多类型混合工控协议识别的前提。利用工控协议报文格式精简且广泛采用二进制序列的特点,提出基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法。该方法打破传统方法计算文本协议报文的欧氏距离而难以准确反映工控协议报文相似性的问题,通过构建二进制特征序列,计算字符距离,并开展基于字符距离K-means聚类,实现了未知工控协议分类。其中,为确保分类的准确性,提出基于最大平均字符距离的最佳聚类K值确定方法。半物理仿真结果表明,所提方法对未知工控协议分类的准确率可达96.80%,协议类型判别的正确率可达97.07%。     

基于语境距离度量的拉普拉斯最大间距判别准则

线性拉普拉斯判别准则(Linear Laplacian discrimination, LLD)作为一种非线性特征提取方法得到了较为成功的运用. 然而通过分析得知在具体使用LLD方法的过程中还会面临小样本以及如何确定原始样本空间类型的问题. 因此, 本文引入语境距离度量并结合最大间距判别准则的基本原理提出一种基于语境距离度量的拉普拉斯最大间距判别准则(Contextual-distance metric based Laplacian maximum margin criterion, CLMMC). 该准则不但在一定程度上避免小样本问题, 而且由于语境距离度量更关注输入样本簇内在的本质结构而不是原始样本空间的类型, 从而降低了该准则对特定样本空间的依赖程度. 同时通过引入计算语境距离度量的新算法并结合QR分解的基本原理, 使得CLMMC在处理高维矢量模式数据时更具适应性和效率. 并从理论上讨论CLMMC准则具有的基本性质以及与LLD准则的内在联系. 实验证明CLMMC准则具有上述优势.     

概率加权测地距离的脑部MR图像超像素分割

超像素是一种重要的图像过分割,因为医学图像具有边界模糊、不同组织的灰度范围互相重叠的特点,为超像素分割带来极大困难.针对脑部MR图像超像素生成问题,从脑部MR图像的特点出发,充分利用脑部MR图像表达先验知识,结合脑部MR图像的一般结构,定义每个像素属于脑组织中一个类别的概率,并基于分类概率提出一种有效的边界梯度计算方法;在此基础上,提出一种概率密度加权的测地距离脑部MR图像超像素分割算法;最后应用模糊C均值聚类算法作为后续分割处理,获得脑部MR图像的组织分类.与现有算法在分割性能上进行定量比较的实验结果表明,文中算法能够产生更准确的分割边界.     

基于测地距离的超像素分析算法

超像素分析指的是将数字图像细分为多个超像素的过程,旨在简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.文章提出了一种基于测地距离的超像素分析算法,该算法采用引入代价函数的Fast Marching算法来计算像素点间的测地距离.将目标图像大致均匀地划分成k个初始长方形区域,在每个区域内选取局部密度最大的像素点作为种子...     

遥感图像像素级融合方法的建模与分析

遥感图像像素级融合方法众多,但缺乏统一的定义,使得各种方法的差并不明确,不利于有针对性的应用;各种方法的融合质量差异悬殊,缺乏选用合适融合方法的理论指导,往往只能根据操作者的经验进行判断。为此,本文首先对融合方法的一般处理过程进行建模,提出了基于融合过程中图像信息表示的遥感图像融合方法的形式化定义RSPF; 然后,基于RSPF从理论上分析了现有融合方法的融合质量差异;最后,通过实验定量分析了各种典型融合方法的融合质量。结果表明,融合过程中图像信息的表示形式是影响响融合质量的关键因素。     

基于连通域提取的车牌字符分割算法

车牌字符分割是车牌识别系统的三大关键技术之一.为了准确地进行字符分割,提高字符识别的准确率和识别的速度,提出了一种改进的连通域提取车牌字符分割算法,算法通过扫描目标像素的若干相邻像素后按照一定的准则确定目标像素与相邻像素之间的连通关系,可克服同类算法中像素重复标记和归并标记需大量运算的缺陷,最后得到正确的连通标记划分并能提取出各个分离的连通区域.实验表明算法能够准确快速地识别字符,且具有较好的稳健性.     

一种完整的汽车牌照识别算法

以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用牌照纹理特征和投影特征的基础上,运用灰度变换、边缘检测、形态学处理、Hough变换、二值化处理等多种图像处理方法,分牌照定位、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,在处理过程中考虑并解决了现实拍摄的图像中可能存在的噪声污染、牌照倾斜、牌照颜色多样化、光照不均等不利条件;整个识别过程在VC++环境下编程实现,经对多幅图片的处理实验表明,该系统运算速度快,识别率高。     

车牌字符的一种精判别识别方法

该文归纳了在车牌识别系统中出现的识别错误率较高的相似字对,并针对低分辨率的特点提出了一种“子区域权值模板”车牌字符精判别方法,即将车牌字符经过二次立方插值法进行归一化处理后,分为6个子区域,针对不同的相似字赋予不同的子区域权值模板,再进行进一步的相似字精判别,以提高系统的整体识别率。试验数据分析表明,这种“子区域权值模板”精判别方法提高了识别系统的识别率。     

数字图像处理技术在车牌识别中的应用

讨论了数字图像处理在车牌识别中所使用的各种技术,对于车牌边缘检测和车牌字符分割等关键处理技术进行了较为详细的论述。     

字符分割前车牌图像的预处理

本文针对车牌图像的特点提出了一种针对字符分割的车牌图像预处理方法。该方法首先将定位出的彩色图片进行彩色图像的灰度化处理,再进行目标增强、二值化、去除铆钉干扰、倾斜校正,从而实现车牌的精确定位,为字符分割做好准备。实验结果表明,该方法处理效果好,对光照不均、对比度低、污迹及倾斜度较大的车牌图像具有很好的鲁棒性。     

基于字符检测的车牌定位方法

提取车牌字符的Haar特征作为输入,通过级联的神经网络分类器对其进行识别,以定位车牌字符的位置,并根据所得车牌字符位置的相对关系确定车牌位置。该方法不需要进行倾斜矫正,减少了车牌定位后进行字符分割时的工作量。实验结果表明,该方法能准确快速地定位并分割车牌。     

基于快速连通域标记的车牌字符分割

对车牌图像的二值图进行连通域提取可以解决倾斜带来的问题.提出了一种基于快速连通域标记的字符分割方法.先用改进的Otsu法对车牌图像进行二值化分割,之后基于快速连通域标记算法进行连通域标记,最后对各个连通域进行后续处理提取出全部车牌字符连通域.实验表明,改进的快速连通域标记算法克服了倾斜问题,而且有效地提高了连通域提取的速度,获得较好的字符分割的鲁棒性和实时性.     

基于Matlab的车辆牌照自动识别技术研究

在充分利用车牌投影特征和纹理特征的基础上,以准确快速自动识别车辆牌照为最终目标,经过灰度变换、边缘检测、形态学处理、二值化处理等多种图像处理方式,并考虑了图像在拍摄、传输过程中可能存在的噪声干扰、光照不均等不利因素的影响,以M atlab为开发平台编程实现车辆牌照自动识别全过程,经对多幅车牌图像进行实验,测试结果表明该系统运行快速稳定、正确识别率较高,具备实际应用价值。     

一种基于SVM的车牌汉字的有效识别方法

支持向量机(SVM)是20世纪90年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。文章应用SVM算法对车牌中的汉字字符进行识别,在无字符特征提取的情况下可得到较高的识别率和识别速度。通过与无字符特征提取的BP网络识别系统比较表明,在小样本的情况下,该方法的识别率远优于神经网络,并避免了神经网络的局部极值等的问题。     

基于字符结构知识的车牌汉字快速识别技术

车牌汉字识别效率一直是制约车牌自动识别系统推广应用的瓶颈。采用多级分类方法,充分利用车牌汉字图像的空问结构特征(像素空间分布投影,字符的笔段类型、数量及拓扑关系等)可实现车牌汉字的快速辨识。实践表明,该方法能快速从车牌汉宁图像中辨识出汉字字符,识别准确度可达98％。     

一种车牌字符分割算法的设计与实现

车辆牌照自动识别系统在桥梁、路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域有着广泛的应用。本文通过对系统中牌照字符分割技术的研究,在梯度锐化和去除离散杂点噪声的基础上,提出一种逐行逐列扫描的简单分割方法,并将其应用于牌照图像的字符快速分割,准确率得到显著提高。