自适应车牌抓拍识别算法研究
现有图像分割技术对复杂的环境适应性并不强,在有外界因素干扰的情况下,简单的图像分割技术根本无法满足工程实践的精度要求,针对此种情况,提出一种自适应的图像分割方法,利用小波分析剔除图像噪声,在充分保留图像原始信息的情况下再对图像进行分割处理,该分割方法能够根据不同的环境状况,不断调整X、Y方向的阈值检测范围,获取不同方向上图像最大的梯度变化率,通过图像梯度变化率以及X、Y方向的阈值变化确定最佳的分割区域。最后,以复杂环境下车牌照图例作为算例对所提算法进行验证,测试结果表明,白适应图像分割算法在一定程度上能够适应复杂的环境条件。...
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Veröffentlicht in: | 汽车实用技术 2013 (1), p.2-5 |
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1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 现有图像分割技术对复杂的环境适应性并不强,在有外界因素干扰的情况下,简单的图像分割技术根本无法满足工程实践的精度要求,针对此种情况,提出一种自适应的图像分割方法,利用小波分析剔除图像噪声,在充分保留图像原始信息的情况下再对图像进行分割处理,该分割方法能够根据不同的环境状况,不断调整X、Y方向的阈值检测范围,获取不同方向上图像最大的梯度变化率,通过图像梯度变化率以及X、Y方向的阈值变化确定最佳的分割区域。最后,以复杂环境下车牌照图例作为算例对所提算法进行验证,测试结果表明,白适应图像分割算法在一定程度上能够适应复杂的环境条件。 |
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ISSN: | 1671-7988 |