車牌的定位與字符分割報告_第1頁
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車割》論文。1一般流程2本實驗的流程(1)圖像預(yù)處理：圖像去噪圖像復(fù)原圖像增強(qiáng)(2)車牌的定位：垂直邊緣檢測(多次)形態(tài)學(xué)處理的粗定位判定(藍(lán)底(3)車牌預(yù)處理：車牌直方圖均衡化傾斜校正判定(藍(lán)底左右界限(結(jié)合字符寬度、間隔等先驗知識)分割字符一般的去噪方法有：空間域上的均值濾波和中值濾波；頻率域上的巴特沃斯PSFPSFSF4.1.3圖像增強(qiáng)對于垂直邊緣，我們提出了自己的算法，能很好地去除大量非字符的垂直邊cSobeld.Prewitt算子處理的結(jié)果e.Canny算子處理的結(jié)果f.本文算法處理結(jié)果4.2.2(多次)形態(tài)學(xué)處理的粗定位該算法對圖4-10(f)的垂直紋理a.一次形態(tài)中腐蝕的結(jié)果b.一次形態(tài)中膨脹的結(jié)果cd.二次形態(tài)中膨脹的結(jié)果ab.一次形態(tài)后的粗定位4.2.4基于車牌恒定寬高比的后續(xù)處理--精確定位近a.左側(cè)車牌定位b.右側(cè)車牌定位c.定位的左側(cè)車牌d.定位的右側(cè)車牌e.分割出的左側(cè)車牌f.分割出的右側(cè)車牌a.定位的車牌b.分割出的車牌4.2.5基于顏色的車牌定位ab牌a.原始圖像b.分割的車牌4.3.3判定(藍(lán)底白字或者黃底黑字)及二值化b)顯示了判定圖4-14(e)(f)及二值化后的結(jié)果。a牌b.右車牌ca影d.b的垂直投影(1)確定波谷：從左往右依次讀取垂直投影值，先判斷出第一個波峰，然(3)取閾值：取所有波谷中的最大值為閾值。(4)分割字符：根據(jù)最終的閾值進(jìn)行字符分割。果(以左車牌為例)。(1)字符分割的研究中，對噪聲干擾較大的牌照的字符分割的研究還有待(2)不管是車牌定位還是字符分割算法，我們總是不可避免的使用一些經(jīng)個

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