【摘 要】
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为了更加高效地利用模板匹配的方法实现对车牌字符图像的识别,结合数学形态学和模糊集理论,提出基于数学形态学的模糊模板匹配方法。首先,对于二值图像的每个像素点及其8-邻
【基金项目】
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国家自然科学基金（11461018,41361108）, 海南省研究生创新科研课题（Hys2014-55）
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为了更加高效地利用模板匹配的方法实现对车牌字符图像的识别,结合数学形态学和模糊集理论,提出基于数学形态学的模糊模板匹配方法。首先,对于二值图像的每个像素点及其8-邻域,以赋权的方式刻画中心像素点隶属于字符的程度;其次,加4×4窗口选取代表点,并有重叠地遍历整个字符图像,以构造字符图像的模糊隶属度矩阵;进而运用海明贴近度计算待识别字符的归类,实现对字符的识别;最后,使用Matlab对模糊模板匹配方法进行编程,并在实际字符图像中测试识别效果。与传统模板匹配方法相比较,测试的结果表明,车牌字符的识别准
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