版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、21世紀(jì)以來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及社會(huì)環(huán)境的變化,使得交通管理系統(tǒng)中車牌識(shí)別技術(shù)在我們?nèi)粘I钪邢破鹆死顺薄\嚺谱R(shí)別技術(shù)需要處理各種條件下的車牌圖像,尤其對(duì)于特殊環(huán)境下采集的圖像需要我們更加深入的研究,如現(xiàn)在的霧霾天氣的持續(xù)增加,不能清晰的識(shí)別車牌號(hào)碼;傍晚時(shí)由于光線變暗不能清楚識(shí)別車牌圖像等難題,環(huán)境的復(fù)雜性及所需處理車牌圖像的多樣性,需要我們研究出更加實(shí)用的車牌識(shí)別技術(shù)在交通系統(tǒng)中得到應(yīng)用,以對(duì)日益嚴(yán)重的交通問題得到緩解。
2、日益嚴(yán)重的霧霾天氣、黃昏天氣拍攝到的車牌圖片清晰度很差,甚至導(dǎo)致顏色信息丟失,造成我們對(duì)車牌圖像的識(shí)別率極度下降,針對(duì)以上兩種特殊環(huán)境下的車牌圖像對(duì)圖像進(jìn)行了以下深入研究:
1)針對(duì)深度霧霾、黃昏環(huán)境下的車牌圖像清晰度非常差的問題,提出了改進(jìn)的Retinex算法(五尺度 Retinex算法)對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)。首先用傳統(tǒng)的Retinex算法對(duì)車牌圖像進(jìn)行處理,針對(duì)傳統(tǒng)算法的缺點(diǎn),創(chuàng)新性的提出了五尺度Retinex算法,并將該算法中
3、的中心函數(shù)加以改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了車牌圖像的顏色恢復(fù),減少了圖像的處理時(shí)間及運(yùn)算的復(fù)雜度和運(yùn)算量。
2)針對(duì)改進(jìn)的Retinex算法不能很好的完成圖像的邊緣增強(qiáng)效果,首先創(chuàng)新性的提出了改進(jìn)的Retinex算法與雙邊濾波及冪函數(shù)相結(jié)合的圖像增強(qiáng)算法,利用三者的邊緣保持特性,對(duì)車牌圖像進(jìn)行了顏色增強(qiáng)及邊緣保持,達(dá)到了比較理想的效果,但是雙邊濾波對(duì)圖像處理時(shí)間比較長(zhǎng),然后創(chuàng)新性的提出引導(dǎo)濾波與改進(jìn)的Retinex算法相結(jié)合對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,
4、創(chuàng)新性的結(jié)合,節(jié)省了處理時(shí)間,并且邊緣信息得到了一定程度的提高,對(duì)特殊環(huán)境(霧霾、黃昏)下的車牌圖像有了較強(qiáng)的增強(qiáng)效果,為接下來(lái)的車牌定位技術(shù)做好鋪墊。
3)針對(duì)車牌定位問題,首先創(chuàng)新性的使用Adaboost算法與顏色特征相結(jié)合的車牌檢測(cè)方法,能夠精確的定位出車牌區(qū)域,但是Adaboost算法處理時(shí)間太長(zhǎng),實(shí)用性比較差,然后創(chuàng)新性的采用了基于小波模極大值灰度跳變算法進(jìn)行車牌定位,對(duì)車牌定位處理時(shí)間大大降低,并且還能夠精確的定位
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 復(fù)雜環(huán)境下的車牌識(shí)別研究.pdf
- 基于復(fù)雜環(huán)境的車牌識(shí)別研究.pdf
- Matlab環(huán)境下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別.pdf
- 自然環(huán)境下的車牌識(shí)別關(guān)鍵方法研究.pdf
- 基于惡劣情況下的車牌識(shí)別.pdf
- 基于復(fù)雜背景下的車牌識(shí)別系統(tǒng).pdf
- 復(fù)雜背景下的車牌識(shí)別算法研究.pdf
- 基于顏色劃分的車牌識(shí)別研究.pdf
- 基于PCA的車牌識(shí)別算法研究.pdf
- 基于OpenCV的車牌識(shí)別算法研究.pdf
- 對(duì)車牌識(shí)別算法的研究以及基于Android平臺(tái)的車牌識(shí)別設(shè)計(jì).pdf
- 復(fù)雜環(huán)境下的車牌識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于視頻的車牌識(shí)別.pdf
- 復(fù)雜場(chǎng)景下的中國(guó)車牌識(shí)別研究.pdf
- 基于Matlab車牌識(shí)別技術(shù)的研究.pdf
- 基于AdaBoost算法的車牌識(shí)別研究.pdf
- 基于DSP車牌識(shí)別技術(shù)的研究.pdf
- 基于NIOSII的車牌識(shí)別技術(shù).pdf
- 基于車牌字母數(shù)字結(jié)構(gòu)分析的車牌識(shí)別算法研究.pdf
- 復(fù)雜背景下基于OpenCV的車牌識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論