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车牌识别中反色判断的新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
根据车牌的基本特征,提出一种将车牌候选区域的灰度图颜色统一转换成白底黑字(或黑底白字)的新方法。该方法通过计算车牌灰度图像灰度平均值和大于灰度平均值的像素数,来判断车牌是否需要进行反色处理。实验表明,该方法简单易行,且准确率较高。 相似文献
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在众多灰度阈值分割方法中,大津法运算最快,效果也比较理想。为满足车道线提取的实时性要求,选择大津法作为阈值分割的基础,但大津法一般适用于对灰度直方图为双峰的图像进行阈值分割,且对噪声信号十分敏感,对灰度直方图呈现三峰以上的图像会产生错误的分割。因此首先采用均值滤波的方法消除道路图像中的噪声,为降低DSP的运算量,只选取图像中的下半部分作为阈值分割对象,同时,为了尽量避免图像灰度直方图出现三峰或者三峰以上的灰度直方图,通过大量试验,白天时将阈值范围设定为100~200,在此灰度等级范围内,道路图像的灰度直方图基本为双峰状态,分割效果比较理想。 相似文献
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经过研究给出了不均匀光照的路面裂缝图像识别的详细算法。算法采用多窗口中值滤波进行图像平滑,既能去除图像的噪声点,又较好地保留了裂缝的边缘信息;使用背景子集图像插值校正法进行灰度校正,有效地克服了不均匀成像对后期图像分割的影响;采用otsu阈值分割、形态学去噪及连通区域标记完成裂缝图像分割;选用连通区域个数、投影特征和分布密度3个参数完成裂缝分类;最后提取裂缝长度、宽度和破损面积等裂缝参数。实验结果显示分类准确率为94%,线状裂缝长度误差均值为7.2%,宽度误差均值为11.3%,非线状裂缝的面积误差均值为9.6%,表明这一方法有效、可靠。 相似文献
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数字图像技术是提取和描述沥青混合料细观结构的有效途径,可以通过图像增强、图像分割实现集料和其他组分的分离。通过灰度变换方法调整图像的动态灰度范围,便于进行后续的图像分割处理。结合Matlab软件实现图像的灰度变换增强,同时采用代数运算、除噪滤波进行处理,实现了混合料图像的分割处理及边界识别。 相似文献
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介绍了遗传算法的发展历史和图像分割的应用现状,分析了基于基本的遗传算法的图像分割方法,并将遗传算法与模糊集理论相结合用于医学图像分割,提出了基于模糊隶属度的遗传算法的医学图像分割方法。并对不同方法,如分割效果、计算代价进行了分析比较。 相似文献
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复杂背景图像下的快速车牌定位新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对复杂背景图像下的车牌定位问题,章提出了一种新的方法,充分利用字符和车牌背景的灰度特征及其二维分布规律,采用关键点取样、分格操作和两次定位操作,很好地兼顾了定位的正确性和快速性。定位正确率为98.3%,平均定位时间为6.8ms。 相似文献