基于波形分形维数的车牌定位算法

根据车牌区域内字符分布特点,提出一种基于波形分形维数的车牌定位算法.该算法采用滑动窗法对照片中每一行灰度曲线计算窗口内曲线段的波形分形维数,得到一幅二维波形分形维数特征分布图,通过对分布图进行处理可分割出车牌区域.实验结果表明波形分形维数能有效表征车牌内字符的排列特征,且不受背景环境、车牌颜色和类型的影响,对车牌倾斜度也不敏感.对1 000张包含复杂背景照片进行定位的准确率达到98.9%.     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。     

基于纹理和颜色的模糊车牌的增强与定位

针对汽车牌照自动识别系统中图像效果差的问题,本文提出了一种基于盲解卷积的增强算法,并给出了一种纹理和颜色分析相结合的车牌定位方法.该方法利用车牌字符具有明显竖直纹理的特征,经边缘检测获取垂直边缘图,结合形态学及车牌固有特征,确定疑似牌照区域;同时在HSV颜色空间进行颜色分割,提取出满足车牌颜色特性的区域.实验结果表明,在车牌图像失真的情况下,该方法能够快速有效地实现图像恢复和车牌定位.     

复杂背景中多车牌粗定位算法研究

提出了基于车牌分形维数特征进行复杂背景中车牌粗定位的方法。讨论了图像剪裁、灰度图转化以及图像增强时灰度转移函数的构造过程;给出了车牌图像分形维数的计算方法及车牌区域的确定。同时指出多车牌图像车牌区域的分形维数基本在2.65~2.80之间,其值高于车牌图像整体的分形维数,但是低于单车牌图像车牌区域的分形维数。该方法计算简单,不依赖车牌的颜色、形状、尺寸,具有极好的鲁棒性。通过对大量随机的实验图像进行计算表明：漏检率和误检率均为0,检出多于一个候选区域的为50%,正确检测率为100%。     

基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法研究

针对传统的车牌定位算法是采用灰度图像的纹理特征的,由于灰度图像的纹理特征诸多特性和局限性,给车牌定位算法带来很大的困难;鉴于此,提出了基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法;首先对图像进行二维小波分解,计算滑动窗内图像的小波纹理特征;然后同时将低频子图转化RGB色彩分量为HSV色品值,提取颜色特征并得到综合特征向量;其次利用小波变化定位出车牌区域;最后对定位出的车牌进行后期校正处理并输出定位结果;该算法采用综合特征定位,克服了采用单一特征定位的缺点和局限性,从实验结果可以看出该算法能够较准确的从背景图像中提取出车牌位置信息。     

基于小波变换的带钢表面缺陷分形特征研究

图像的分形维数能够表述图像空间纹理不同灰度级间的相关特性,是描述自然纹理图像的一个有用工具.本文在小波分解的基础上,运用双毯法计算了带钢表面缺陷的分形维数,并对计算结果进行了分析对比,研究了小波变换后各级、各分量的分形维数差异.实验结果表明所提取的分维特征对于缺陷分类有较好作用.     

基于商空间理论的车牌定位

1引言 随着智能交通系统的全面实施,汽车车牌的自动识别技术变得越来越重要,而牌照定位又是车牌识别中的关键环节.由于受天气、背景、磨损等外界干扰因素的影响,造成得到的车牌图像模糊,牌照区域不明显,给牌照区域的提取带来了较大的困难,因此牌照定位一直是汽车牌照识别系统中的重点和难点.在使用广泛的基于灰度图像的识别中,常用的方法有基于牌照纹理特征对图像进行检测,使用遗传算法对图像进行优化搜索,使用Hough变换以检测直线来提取车牌边界区域等.这些方法都有各自的优点,但是在实际应用中也存在一些不足之处,因此仍然需要做进一步的改进.     

基于纹理特征的车牌定位方法

为了提高车辆牌照定位成功的概率以及定位精度,提出了一种基于纹理特征,采用自适应二值化的车牌定位方法。该方法首先利用小波分析对图像进行预处理,提取车牌图像字符区域的纵向纹理特征,然后利用边缘检测算子对图像纹理特征进行二次提取,再进行自适应二值化。该方法克服了直接对小波分析后图像进行二值化时,阈值选取非常困难的缺陷。实验结果表明,该方法能够达到提取有效车牌图像的目的,适用于各种复杂条件下拍摄的车牌图像定位。     

基于小波变换的车辆牌照定位研究

车辆牌照的准确定位是智能交通中车辆牌照识别技术的关键,提出一种基于小波变换的车牌质心定位方法,该方法可以很好地解决复杂背景与光照下的车牌定位.经过小波分析的车牌图像利用数学形态学进行车牌特征提取,对特征提取后的车牌图像采用连通区域质心的方法对车牌进行定位,最终得到车牌的准确区域.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,是一种有效的车牌定位方法.     

基于分形盒子维数的车牌定位方法

分形维数是估计表面粗糙度的一个重要参数，在图像处理领域中更多地用到分形盒子维的概念，计算盒子维的DBC算法快速，有效，精确度高，被广为采纳，针对车牌内部图像的复杂度和背景有较大差异的特征，提出了一种通过计算分形盒子维同时结合其它图像处理方法来进行车牌定位的新算法，效果较好。     

基于小波变换和分形维数的车牌汉字识别

提出一种基于小波变换与分形维数的车牌汉字识别方法.对字符图像进行预处理和小波变换,应用改进的微分盒维法计算图像分形盒维值,并构造特征向量,利用支持向量机分类器对字符进行分类与识别.实验结果表明,该方法对模糊字符的识别具有鲁棒性,可提高汉字识别率.     

基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

提出一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下，图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息，为突出车牌字符和图像中其他信号特征的差异，定义了一个亮度矩函数，用于搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明，该方法定位准确率高、速度快。     

基于分形维数的车牌识别二值化算法

针对当前常用车牌识别二值化算法存在的问题,提出了基于分形维数的二值化的方法。根据分形维数反映图像复杂程度的定义,通过计算两次突变的分维数,来确定图像的灰度值范围,并利用该灰度值范围确定阈值。并通过实验,表明利用分形维数所得到的阈值进行二值化处理较传统方法有较大改进,且该方法解决了在自然光和不同光照背景下对车牌识别的干扰问题,也可以从复杂背景中提取出倾斜的车牌。     

A novel license plate location method based on wavelet transform and EMD analysis

Although various license plate location methods have been proposed in the past decades, their accuracy and ability to deal with different types of license plates still need to be improved. A robust license plate location method can raise the accuracy of the whole license plate recognition procedure. This paper proposes a robust method based on wavelet transform and empirical mode decomposition (EMD) analysis to search for the location of a license plate in an image to deal with some challenging problems in practice such as illumination changes, complex background and perspective change. By applying wavelet transform on a vehicle image and projecting the acquired details of the image, a wave crest that indicates the license plate will be generated. In order to locate the desired wave crest in the nonlinear and non-stationary projection dataset, EMD analysis is applied. Using the reconstructed projection data and the Hilbert transform of intrinsic mode function components, the position of the license plate is detected. Comprehensive experiments show that this method can locate the positions of various types of license plates with a high accuracy of 97.91% and a relatively short running time.     

基于分形维的小波包EBCOT岩心图像压缩

岩心图像作为石油地质分析和地球物理勘探的重要信息来源,数据量巨大、纹理信息丰富且对比度较弱。提出一种基于分形维的小波包EBCOT岩心图像压缩方法。对岩心图像进行完全小波包分解,以分形维作为代价函数,并以差分计盒法计算每个子带节点的分形维数。通过比较父节点和子节点分形维数值实现剪支以获取最优小波包分解,结合EBCOT算法对岩心图像进行压缩处理。实验结果表明,所提算法的重构图像的PSNR与SSIM值均高于基于熵的小波包压缩算法和JPEG2000算法。     

基于小波变换和数学形态法的车牌定位方法研究

随着智能交通技术的发展,车牌识别系统已成为其中的一个重要环节,一般来说,车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。车牌定位作为字符切分和字符识别的前提,在车牌识别中起着关键的作用。在前人研究的基础上提出了一种基于小波变换域和数学形态法相结合的定位方法。首先利用小波变换后垂直细节图像的水平投影进行行定位,然后再对候选区域进行垂直投影,结合车牌自身的特点去除伪车牌区域,最后结合数学形态学知识实现车牌的精确定位。实验证明,该方法在背景较为复杂或存在干扰的情况下具有很好的效果。     

热图象场的分形测量方法研究

影像的分形研究是图象分析中的一个新课题,该文通过对分形原理、传统的分形计算方法的研究,结合热图象特征给出了３种不同的分维计算方法－灰度曲面分形计算,剖面曲线分形计算,象元点分形计算,实践表明灰度曲线分形计算可以揭示热图象整体的分形特征;剖面曲线分形计算则可对比研究典型地域的热辐射特征;象元点分形计算可以给出热辐射变化梯度的定量描述。在讨论有关分形性质后,给出了上述方法在上海市热图象场分形测量中的良