基于边界查找车牌定位算法的研究

车辆牌照识别是实现现代交通管理智能化的一个关键环节,其中车辆牌照定位是实现这个环节中的核心技术。车辆牌照的定位是车辆牌照识别的前提和基础,因此车辆牌照的定位有着重要的意义,本文提出了一种基于边界查找的车牌定位算法,实验证明该算法不仅实时性强、稳定性高、鲁棒性好,而且计算量小,从而车辆牌照识别系统的整体性能在很大程度上得到了提高。     

Visual C++在图像处理中的应用研究

众所周知,随着我国加入WTO,我国的机动车数量每年在以指数级的速度增长．由此带来了交通严重拥堵、交通事故频发、交通环境恶化、环境污染加剧、收费制式混乱等交通问题,这就给交通管理部门提出了新的挑战,所以研制出一种新型高效的车牌识别系统已迫在眉睫,本文正是基于此而提出了Visual C＋＋在车牌识别中的应用研究,它是基于windows平台的一种软件开发工具,实验表明基于此开发出的车牌识别系统不仅实时性强、而且稳定性好,因而该系统的整体性能较以往得到了很大程度的提高．     

基于特征匹配算法的车型识别研究

随着机动车数量的迅速增加,交通管理的难度日益加大与日俱增.毋庸置疑,汽车车型自动识别技术在实现交通领域智能化方面将占据举足轻重的地位,有着深远的现实意义,本文提出了,一种基于特征匹配的汽车车型识别算法,实验证明该算法不仅计算量小、稳定性及准确性高、而且鲁棒性好,所以能从根本上满足识别实时性的要求,从而汽车车型的识别率在很大程度上得到了提高,其应用前景将十分广阔.     

基于Hough变换的人眼检测方法研究

人脸检测在许多应用中都是重要的一个处理阶段,眼睛是一个在人脸检测中极为重要的人脸特征,因此一种精确可靠的定位眼睛的算法对许多实际的应用是十分重要的.提出一种基于Hough 变换椭圆检测的人眼睛定位方法,先对人脸图象进行canny边缘提取,然后根据眼睛的生理特征,利用提取的眼睛边缘特征进行椭圆检测.实验证明该方法定位准确,能有效的抑制噪声,并且有很高的识别率.     

基于小波变换的Canny检测算法

在图像处理中, 边缘检测具有很重要的作用, 它可作为模式识别、图像分割及图像场景分析的基础. 传统的图像边缘算法具有算法简单, 方向适应性强的优势, 然而由于图像边缘具有多样性(方向的不一致性、边缘强弱的不相同等), 这些传统算法不能很好地体现出优越性.论文提出利用小波变换对图像进行分解,增强和重构后,再利用传统的Canny算子对变换后的图像进行边缘检测,以缓解图像处理中噪声抑制与精细边缘检测的矛盾.结果证明,该方法提取的图像边缘失真小,能有效地拟制噪声,对多边缘特征的图像具有良好的适应性.