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�(chē)牌定位算法技�(shù)
閱讀�12182�(shí)間:2010-12-24 10:00:32

  根據(jù)�(chē)牌的不同特征,可以采用不同的定位方法。目前車(chē)牌定位的方法很多,最常見(jiàn)的定位技�(shù)主要有基于邊緣檢�(cè)的方�、基于彩色分割的方法、基于小波變換的方法、基于遺傳算法的方法、基于數(shù)�(xué)形態(tài)�(xué)的車(chē)牌定位和基于灰度圖像紋理特征分析的方法等,在此對(duì)幾種常用的定位算法�(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹�

�(chē)牌目�(biāo)區(qū)域特�(diǎn)

  �(chē)牌定位方法的出發(fā)�(diǎn)是利用車(chē)牌區(qū)域的特征�(lái)判斷牌照,將�(chē)牌區(qū)域從整幅�(chē)輛圖像中分割出來(lái)。車(chē)牌自身具有許多的固有特征,這些特征�(duì)于不同的�(guó)家是不同�。從人的視覺(jué)角度出發(fā),我�(guó)�(chē)牌具有以下可用于定位的特�:

  (1)�(chē)牌底色一般與�(chē)身顏�、字符顏色有較大差異;

  (2)�(chē)牌有一�(gè)連續(xù)或由于磨損而不連續(xù)的邊�;

  (3)�(chē)牌內(nèi)字符有多�(gè),基本呈水平排列,在牌照的矩形區(qū)域內(nèi)存在豐富的邊緣,呈現(xiàn)�(guī)則的紋理特征;

  (4)�(chē)牌內(nèi)字符之間的間隔較均勻,字符和牌照底色在灰度值上存在較大的跳�,字符本身和牌照底內(nèi)部都有比較均勻的灰度;

  (5)不同圖像中牌照的具體大小、位置不確定,但其長(zhǎng)寬比在一定的變化范圍�(nèi),存�1�(gè)值和1�(gè)最小��

  以上幾種特征都是概念性的,各�(xiàng)特征單獨(dú)看來(lái)都非�(chē)牌圖像所�(dú)有,但將它們結(jié)合起�(lái)可以地確定車(chē)�。在這些特征中,顏色、形狀、位置特征最為直觀,易于提�。紋理特征比較抽�,必須經(jīng)�(guò)一定的處理或者轉(zhuǎn)換為其他特征才能得到相應(yīng)的可供使用的特征指標(biāo)。通常文字�(nèi)容特征至少需要經(jīng)�(guò)字符分割或識(shí)別后才可能成為可利用的特�,一般只是用�(lái)判斷�(chē)牌識(shí)別正確與��

基于邊緣檢測(cè)的車(chē)牌定位方�

  所謂“邊緣”就是指其周?chē)袼鼗叶扔须A躍變化的那些像素的集�?!斑吘墶钡膬�?cè)分屬于兩�(gè)區(qū)�,每�(gè)區(qū)域的灰度均勻一�,而這兩�(gè)區(qū)域的灰度在特征上存在一定的差異。邊緣檢�(cè)的任�(wù)是精確定位邊緣和抑制噪聲。檢�(cè)的方法有多種, 例如Roberts 邊緣算子、Prewitt 算子、Sobel 算子以及拉普拉斯邊緣檢測(cè)。這些方法正是利用物體邊緣處灰度變化劇烈這一特點(diǎn)�(lái)檢測(cè)圖像的邊緣。各算子�(duì)不同邊緣類型的敏感程度不�, �(chǎn)生的效果也不�, �(jīng)�(guò)大量�(shí)�(yàn)分析可知, Roberts邊緣算子是一種利用局部方差算子尋找邊緣的算子, 定位比較精確; Prewitt算子和Sobel算子�(duì)噪聲有一定的抑制能力, 但不能完全排除偽邊緣; 拉普拉斯算子是二階微分算�, �(duì)圖像中的階躍型邊緣點(diǎn)定位�(zhǔn)確且具有旋轉(zhuǎn)不變�, 但容易丟失一部分邊緣的方向信�, 同時(shí)抗噪能力較差。針�(duì)不同的環(huán)境和要求, 選擇合適的算子來(lái)�(duì)圖像�(jìn)行邊緣檢�(cè)才能�(dá)到好的效果。具體定位流程如�1所��

基于邊緣檢測(cè)

 

基于彩色分割的車(chē)牌定位方�

  基于彩色分割的車(chē)牌定位方法由彩色分割和目�(biāo)定位等模塊組�,采用多層感知器�(wǎng)�(luò)�(duì)彩色圖像�(jìn)行分割,然后通過(guò)投影法分割出潛在的車(chē)牌區(qū)�。在�(jìn)行彩色分割時(shí)采用神經(jīng)�(wǎng)�(luò)模型,一般圖像采用RGB三原�,但RGB三原色中兩點(diǎn)的歐氏距離與顏色距離不成線性比�。為了更好地�(jìn)行彩色分�,將RGB模式的彩色圖像轉(zhuǎn)化為HSI模式,即色調(diào)、飽和度和亮�,然后對(duì)輸出圖像的飽和度作調(diào)�。為了減少計(jì)算量,將彩色圖像抽稀后再�(jìn)行模式轉(zhuǎn)化。同�(shí),為了減少光照條件對(duì)圖像分割�(chǎn)生的影響,采用對(duì)�(shù)方法�(jìn)行彩色飽和度�(diào)�。然后對(duì)模式�(zhuǎn)化后的彩色圖像�(jìn)行彩色神�(jīng)�(wǎng)�(luò)分割,根�(jù)�(chē)牌底色及�(zhǎng)寬比等先�(yàn)知識(shí),采用投影法分割出合理的�(chē)牌區(qū)�。當(dāng)獲取的彩色圖像質(zhì)量較高時(shí),尤其是�(chē)牌區(qū)域顏色與附近顏色差別較大�(shí),準(zhǔn)確率將有所下降�

  該定位算法正確率較高,但由于采用了神�(jīng)�(wǎng)�(luò)�(jì)算法,當(dāng)區(qū)域顏色與附近顏色相似�(shí),計(jì)算速度較慢。具體定位流程如�2所��

基于彩色分割

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