【摘 要】
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基于CV（Chan-Vese）模型图像分割方法的不足,提出了一种改进的自适应图像分割方法,用于汽车车牌的字符识别.在这一方法中,为了避免初始位置差异对于分割效率的影响,设计了更为合
【机 构】
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广西科技大学网络与现代教育技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462008);广西教育厅高校科研项目(LX2014187);广西柳州市科学研究与技术开发计划项目(2016C050205)
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基于CV（Chan-Vese）模型图像分割方法的不足,提出了一种改进的自适应图像分割方法,用于汽车车牌的字符识别.在这一方法中,为了避免初始位置差异对于分割效率的影响,设计了更为合理的分割流程.水平集合理论配合优化迭代算法,给出多个局部初值,大大增强了分割算法的自适应性能.实验结果表明,相比于CV模型图像分割方法,改进自适应图像分割方法的准确率更高,适用于汽车车牌图像的分割.
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