智能车牌识别系统中图像获取技术的研究

在探讨汽车智能车牌识别系统中图像获取技术的基础上，提出了一种合理且实用的图像获取方案，并对方案中摄像头和图像卡的选取，摄像机的位置标定，汽车的车速，出入单位的汽车车队之间的距离，天气情况对摄像机所摄图像曝光量的影响等问题进行了详细的分析和讨论，能使智能车牌识别系统在各种复杂变化的环境中获得理想清晰的车牌图像，具有一定的实用价值。     

智能图像处理技术在车型识别中的应用研究

提出了一种应用于视频车型识别系统中的图像预处理方法．该方法对采集到的车辆图像去模糊恢复，然后采用快速的梯度算法得到背景与车辆的边缘图像，用两幅边缘图像相减分割出车辆图像，再对图像二值化，并进行直线拟合、填充处理，最后用轮廓跟踪的方法得到完整的车辆轮廓图，从而有效提取特征参数．     

基于投影图像分布特征的车牌定位算法研究与实现

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成部分之一，是实现车牌识别（LPR）系统的关键一步．针对不同背景和光照条件下的车辆图像，提出了一种先利用扫描行跳变点数据得到图像的水平投影图，再通过突出图像列的边缘特征得到垂直投影图从而提取出车牌的方法．理论分析及实验结果表明该方法是非常有效的，准确率高、鲁棒性好，具有较好的实用价值．     

基于Canny算子边缘检测的车牌图像增强方法

提出一种基于Canny算子的车牌边缘检测技术,该技术优点是适用于不同场合并且它的参数允许调整以便于识别不同的边缘特性,尤其适合车牌数字这样具有封闭特性的图像;其缺点是在实时图像处理时速度比较慢。     

一种新的车牌图像自动识别系统

通过分析国内外图像自动识别系统在交通管理中应用的现状，指出了现行各种自动识别系统所采用技术方案的优缺点，提出了一种新的车牌图像自动识别管理系统，并对其中图像定位和字符分割核心技术的研究进行了分析比较，提供了在复杂图像中如何进行图像识别的研究新思路，使其在实践中能得到广泛应用．     

车牌照识别系统在高速公路中的实施应用

介绍了车牌照识别系统的工作原理、结构组成,并结合高速公路联网收费的特点详细阐述了车牌号识别系统在收费系统中的硬件安装、处理流程等具体应用,同时给出了相关的收费管理模式图、网络拓扑结构图和工作处理流程图。     

基于多层前馈神经网络的车牌提取方法

文中提出一种采用三层前馈神经网络提取车牌的方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法,适合于彩色及灰度图像。实验表明,该方法能准确地提取图像中的车牌。     

彩色图像去噪方法的研究

通过将彩色图像转化成数字图像,应用二值图像的腐蚀和膨胀运算,实现了彩色图像的支噪,数值实验的结果令人满意。此外,给出了不同结构填充元素对同一幅彩色图片进行去噪得到的不同结果。通过实测证明这种方法是有效、可行的。     

基于视觉注意机制 PCNN 模型的车牌 图像分割方法

车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影 响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以 上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法.该方 法将视觉注意机制中的数据驱动模式和任务驱动模式相结合. 数据驱动模式中,通过对 PCNN 模型细胞感受野功能的完善,使优化 PCNN 模型具有了尺度性和方向性.任务驱 动模式中,针对不同尺度的分割,利用组合不变矩和局部灰度熵,自适应地确定目标的特 征尺度和最佳尺度,并确定该目标最终的分割结果.经实验验证,该方法对车牌图像具有 较好的分割效果.     

用于医学图像分割的区域生长方法

通过分析鼻腔解剖图的气腔区域可以确定患者打鼾原因,并对其后期手术治疗有着重要意义.从鼻腔解剖图分割出气腔区域是整个计算机辅助手段的前提.根据鼻腔解剖图的特征,提出了一种改进的区域生长方法,采用两次不同的迭代规则进行区域生长,不仅能够准确地分割气腔区域,而且克服了区域生长对生长参数敏感的缺点.同时对其他医学图像进行了实验,得出了令人满意的分割结果.     

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在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

用于医学图像分割的区域生长方法

通过分析鼻腔解剖图的气腔区域可以确定患者打鼾原因,并对其后期手术治疗有着重要意义.从鼻腔解剖图分割出气腔区域是整个计算机辅助手段的前提.根据鼻腔解剖图的特征,提出了一种改进的区域生长方法,采用两次不同的迭代规则进行区域生长,不仅能够准确地分割气腔区域,而且克服了区域生长对生长参数敏感的缺点.同时对其他医学图像进行了实验,得出了令人满意的分割结果.     

A Target-Orientated Marker Image Binarization Method for Orthopaedic Surgical Navigation System

Camera calibration is the key technique in a C-arm based orthopaedic surgical navigation system. The extraction of marker location information is a necessary step in the calibration process. Ideal marker images should possess uniform background and contain marker shadow only, but in fact marker images always possess nonuniform background and are contaminated by noise and unwanted anatomic information, making the extraction very difficult. A target-orientated marker shadow extraction method was proposed. With this method a proper threshold for marker image binarization can be determined.     

基于Matlab数字图像处理的车牌定位方法

通过彩色图像灰度化、最佳阈值法对图像进行二值化,改进的中值滤波策略对图像去噪,小波融合技术等对图像进行预处理。从而提高图像质量。利用改进的边缘检测的方法对预处理后的图像进行定位,并运用数学形态学的知识筛选车牌区域。结果证明,该定位方法取得了较好的效果,可为车牌图像的准确识别奠定基础。     

车辆牌照自动识别系统中的字符分割技术

车辆牌照定位以后,需要进行字符分割,以便系统自动识别。介绍了一种基于阈值化与投影法的分割技术,详细阐述了车牌图像归一化、域值化和字符分割的具体过程,算法简单实用,经过实验验证,可以满足实时自动识别系统的要求。     

沥青混合料图像多阈值分割方法

将基于遗传策略的多阈值分割法应用到沥青混合料图像分割中,解决了边缘检测法、单阈值法抗干扰性差、分割结果不能直接用于级配分析的难题。实验结果表明,该方法的分割精度优于边缘检测类和单阈值法,而且可将沥青混合料中的粗骨料、细骨料、纹理和空隙等组成部分分离出来,为后续的级配分析计算奠定基础,具有广阔的应用前景。     

基于灰色关联的数字图像去噪研究

在图像去噪过程中为了既能获得较好的去噪效果，又能更好地保护图像细节，运用灰色系统理论的灰关联度的思想提出了一种基于灰色关联的加权均值滤波器．尝试了将灰色理论中的灰色关联用于图像的均值去噪，对均值滤波器的权值加以优化．实验表明，该算法使图像处理效果比传统的均值滤波效果有所提高。     

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.