【摘 要】
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为了解决当前车牌目标受背景和光照干扰影响大,导致其检测识别能力不足的问题,提出了基于图像分割与特征模型的车牌识别算法。首先,基于HSB颜色空间转换,对车辆图像进行归一
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为了解决当前车牌目标受背景和光照干扰影响大,导致其检测识别能力不足的问题,提出了基于图像分割与特征模型的车牌识别算法。首先,基于HSB颜色空间转换,对车辆图像进行归一化分割;基于最大类间方差进行二次自动分割;利用形态学处理,去除杂质干扰,根据HSB颜色空间与最大方差,设计出车牌检测算子,得到车牌区域。然后,利用车牌字符在形态特征上的差异,建立字符偏心度、字符圆形度、字符与车牌背景比例3种特征度量模型,构成车牌字符识别算子。最后,基于开源图像库OpenCV和面向对象语言,实现算法并开发出软件系统。实验测试结果显示,与当前主流车牌识别技术相比,本文算法拥有更高的识别正确性与鲁棒性。
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