【摘 要】
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首先研究了将车牌图象从整幅含有复杂背景的图象中分割出来的方法,采用了如下的一系列方法:首先,采用并行区域技术消除光线的影响;其次采用中值滤波去掉噪声和孤立点;接下来
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首先研究了将车牌图象从整幅含有复杂背景的图象中分割出来的方法,采用了如下的一系列方法:首先,采用并行区域技术消除光线的影响;其次采用中值滤波去掉噪声和孤立点;接下来采用LAPLACIAN边缘检测技术,得到边缘图象.然后采用基于形态学原理的膨胀方法进行车牌区域定位的预处理,将车牌区域聚集成矩形区域.最后,采用投影技术得到车牌区域的高度,宽度和坐标.经过实验证明,可以较好的将车牌区域从复杂的背景中分割出来,而且这一系列算法,虽然步骤貌似烦琐,其实算法简单,灵活,精度高,定位准,实时性强,适合车牌参数的采集.其次研究了变换特征法中的投影-变换系数法,这是一种典型的统计模式识别方法.最后研究了神经网络在车牌字符识别中的应用.
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