车牌倾斜校正算法研究

针对车牌倾斜给字符分割与识别带来的不便,提出了基于Sobel算子和Radon变换的车牌倾斜校正算法。先对车牌图形进行边缘检测,接着对其进行Radon变换,确定出车牌在水平和垂直方向上的倾斜角度,结合不同方向上倾斜角度分别对水平倾斜、垂直倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正和错位偏移校正。最后,将本算法与文献提出的车牌倾斜校正算法进行比较,结果表明采用本算法进行车牌倾斜校正效果较好,运算效率高并对污迹、光照等不敏感,应用前景广泛。     

基于K-L展开式的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高后续字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.本文提出了一种基于Karhunen-Loeve展开式的车牌倾斜校正方法.首先对车牌图像进行垂直边缘检测;然后利用K-L展开式推导出垂直边缘点在最小均方误差意义下的特征直线,由此确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.文中给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明,本文提出的方法精确度高、复杂性低、鲁棒性好、实时性强.     

智能化车牌识别系统研究

通过车牌定位、车牌倾斜校正、字符切分和字符识别四个步骤完成了汽车牌照的识别,介绍了每一步骤的实验结果.采用网络数据库技术,构建了基于车牌照识别的高速公路不停车收费的模拟系统.     

基于Radon变换的电气连接器图像倾斜校正

电气连接器在拍摄的过程中不可避免会产生图像倾斜现象,倾斜的图像不利于图像特征分割,为解决图像倾斜问题,提出基于Radon变换的图像倾斜校正方法。该方法先利用边缘检测中的Sobel边缘检测算子检测图像边缘,再利用Radon变换检测倾斜图像的倾斜角,最后根据检测到的倾斜角利用双线性插值对图像进行旋转,最终完成倾斜图像的校正。经试验验证该算法处理速度快、适应性好,对噪声与污染不敏感。     

基于傅里叶变换的数字仪表字轮定位方法

机械式数字仪表的计算机自动抄表在工业和控制领域得到了广泛应用,而仪表图像中字轮的定位是数字仪表自动抄表系统的关键技术。目前,影响机械式数字仪表的字轮定位的问题主要有:表盘图像的背景复杂、类似字轮的干扰信息较多、所采集图像带有随机角度的倾斜。针对以上问题,文中提出了一种基于傅里叶变换的字轮定位方法。该方法首先采用边缘检测和数学形态学处理方法进行有效区域筛选,再利用基于快速傅里叶变换的倾斜校正方法进行表盘倾斜校正,然后采用水平和垂直积分投影法提取字轮区域,最后根据字轮在表盘中的位置特征判断倾斜校正过程中可能出现的图像倒置现象,并进行校正。该方法定位准确、计算简单,有效缩短了系统运行时间,对机械式数字仪表自动读数系统的实时性发展有重要意义。     

基于透视校正的指针式仪表读数识别

针对在倾斜拍摄条件下如何正确获取指针式仪表读数的问题,提出了一种基于透视校正的识别方法。采用色值叠加法进行图像增强;采用Otsu算法对图像进行二值化,并通过最大连通域获取仪表表盘区域;采用Hough变换法和最小二乘法进行表盘区域的边界直线的提取;通过透视变换法对表盘区域图像进行校正;利用兴趣区模板提取指针特征,并通过最小二乘法确定指针的偏转角度,用以计算仪表的读数。实验结果表明,所提方法具有较高的准确度和较好的实时性,对在倾斜条件下拍摄的仪表图像进行读数识别具有一定的实用价值。     

基于相关匹配的QR码识别方法

QR码图像识别是QR码应用中的关键技术.Hough变换、曲面拟合去背景、控制点变换等方法为QR码识别过程中图像预处理的基本方法,针对图像预处理后图像识别率低的缺点,提出了一种基于相关匹配法的QR码识别方法.基于曲面拟合的改进自适应阈值法分割图像.采用Hough变换和控制点变换方法校正图像的几何失真变形.利用模板对QR码进行相关匹配,对相干系数阈值处理得出取样网格.实验表明,本文算法能有效提高QR码识别效率和效果.     

基于改进Hough变换的圆形零件尺寸测量研究

分析了直方图均衡化图像预处理技术,针对标准Hough变换的不足,提出了一种结合圆的几何特性改进Hough变换的方法。该方法根据圆周上各点连线的垂直平分线交点通过圆心这一圆的几何特性,沿边缘方向进行梯度搜索,找出圆心并求解半径,有效解决了含噪声图像圆形零件边缘检测的难题。通过对轴承零件内、外径和尺寸的测量应用研究,验证了改进Hough变换圆形零件测量技术的有效性和准确性。     

一种改进的汽车牌照字符分割算法及MATLAB实现

在相关资料的基础上,对汽车牌照图像字符分割算法进行了研究,提出了基于垂直投影法的改进的字符分割算法.在上述研究的基础上,用MATLAB7.0设计了相应程序,并采集图片进行了测试,表明了算法的有效性和实用性.     

基于OpenCV的车牌识别系统研究

提出了一种利用OpenCV函数库来进行图像处理,并进行车牌定位、字符分割、字符识别的方法,定位时采用行列扫描的方法确定车牌上下和左右边界,然后对存在车牌倾斜的情况进行了校正,字符分割采用了垂直投影的方法,字符识别是采用模板匹配法,得到了很好的效果。