基于色彩的车牌识别研究

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汽车牌照的辨别是近些年快速兴起的图像处理与模式辨别的方法在自动化交通运输领域运用的重要课题。针对家庭小型轿车蓝色背景白色字体的车牌进行研究,为了提高车牌识别的准确率,提出一种基于色彩定位的智能车牌识别方法。首先提取车牌的颜色信息,根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色车牌的候选区域,并将符合车牌区域的有效像素的灰度值范围作为参数进行灰度变换排除图像中的干扰信息。为了在后续能够对车牌的七个字符进行正确的分割和信息提取,采用Radon算法检测图像的倾斜度对过于倾斜的图片进行倾斜修正。通过对图像的二值化和
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基于小波变换在图像去噪的原理与优势,小波阈值去噪是常用的图像去噪方法,其中阈值函数的选取对噪声抑制效果具有决定作用。在传统软、硬阈值和几种代表性改进阈值函数的基础上,提出了两种新的改进阈值函数和分层阈值方法,对指定图像进行MATLAB仿真去噪,根据实际图像去噪结果对比分析。结果表明,改进阈值函数均优于常用阈值函数,阈值选取灵活、边缘信息处理平滑、更好地保留原始图像信息,提高峰值信噪比和信噪比并降低
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