霧天情況下的車牌定位技術研究.pdf

1、車牌定位是車牌識別的關鍵環(huán)節(jié)，直接影響車牌識別的準確率，因此對車牌識別技術中的車牌定位的研究具有重大的意義。本論文主要研究霧天情況下的車牌定位的相關算法，以此為基礎提高復雜環(huán)境下車牌的定位率。主要工作有如下幾點：
　　(1)針對霧天拍攝圖像的退化現(xiàn)象,提出一種針對單幅圖像的自動去霧新算法。該算法先將有霧圖像從RGB轉換到YCbCr顏色空間后,再在亮度分量上進行多尺度Retinex處理，并結合清晰度評價指標最終獲得清晰的復原圖像。實

2、驗結果表明,該算法能有效改善霧天圖像的退化現(xiàn)象,提高圖像的清晰度。
　　(2)研究了基于FFT的同態(tài)濾波算法和基于小波變換的同態(tài)濾波法算法，并應用Matlab軟件仿真實現(xiàn)了上述算法。仿真結果表明，采用基于FFT的同態(tài)濾波提高了圖像整體的對比度，但局部對比度增強效果不理想；而采用基于小波變換的同態(tài)濾波算法可有效消除光照不均帶來的影響，特別是在圖像的邊緣附近，其局部對比度有明顯增強。
　　(3)針對傳統(tǒng)中值濾波方法存在的不足，提

3、出自適應中值濾波方法。該方法通過噪聲檢測確定子圖像中的脈沖噪聲點及噪聲干擾大小，根據(jù)噪聲干擾程度選擇濾波窗口的尺寸，并采用改進的中值濾波方法對檢測出的噪聲點進行濾波。實驗結果表明,自適應中值濾波能在有效去除噪聲的同時，較好地保留圖像細節(jié)，與傳統(tǒng)中值濾波方法相比，自適應中值濾波法在濾波性能與濾波速度方面均具有明顯優(yōu)勢。
　　(4)針對車牌字符具有豐富角點的特點，提出基于Harris角點檢測的彩色車牌定位算法。首先將圖像由RGB彩色空