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现有的车牌定位方法几乎都需要先对白天夜晚的场景进行分类,在图像中存在其他灰度剧烈变化区域时,这种场景分类容易影响到车牌定位的准确率;为了对获取到的车辆图像进行准确地定位,提出了一种改进的灰度跳变车牌定位算法,首先加入了光照补偿,使得不需要对白天和晚上的场景进行分类；然后进行了长竖线的噪声去除,可以在背景比较复杂的情况下准确定位车牌；并对精确定位出的车牌进行边框的去除,有利于下一步的字符分割;另外,对OpenCV计算机视觉库的库函数的利用,算法的复杂度得到了简化,从而更好地满足了车牌识别系统的实时性；通过对出入口处采集到的分辨率为704×576的300张图片进行测试,定位率高于95%,对白天和夜晚获取的图像有很好的适应性,满足设计要求。 相似文献
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