【摘 要】
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通过融合颜色和边缘特征并进行目标真实性验证研究车牌的定位,提出了融合颜色特征与灰度边缘特征的车牌定位算法,解决了复杂环境下车牌定位困难的问题。车牌具有固定的颜色搭
【机 构】
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海军航空工程学院电子信息工程系,清华大学电子工程系,烟台职业学院图像处理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.60541001);全国优秀博士学位论文作者专项基金资助项目(No.200443);“泰山学者”建设工程专项经费资助项目;山东省高校优秀青年教师国内访问学者资金资助项目
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通过融合颜色和边缘特征并进行目标真实性验证研究车牌的定位,提出了融合颜色特征与灰度边缘特征的车牌定位算法,解决了复杂环境下车牌定位困难的问题。车牌具有固定的颜色搭配和丰富的字符边缘,融合二者的定位算法可提取出所有侯选目标。利用车牌伴生与互补特性进行目标真实性验证,实现带反馈的定位,提高了定位准确度,适用于复杂环境下目标数量、类型不确定的车牌目标检测。对复杂环境下获取的981幅彩色图像进行实验,实验结果表明,车牌目标定位准确率超过了99%,验证了算法的有效性。
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