基于垂直投影的车牌字符分割方法

车牌的字符分割是车牌识别系统中的重要环节,通过车牌字符的垂直投影可以对字符进行分割,所以可应用于分割车牌图像中的字符。首先对车牌进行图像预处理,提取出车牌的灰度图像;然后根据垂直投影法确定字符边界以及车牌字符的7个投影块;最后结合实际车牌情况,提出了对粘连和断裂字符的处理方法。实验结果表明,该算法能有效的分割出车牌图像中的字符。     

一种基于图像分层的标牌压印字符分割方法

由于标牌图像的低质量特点,经典的图像分割算法无法达到理想的分割效果.为此,本文提出了一种适用于标牌图像特点的分割算法.首先根据标牌图像灰度分布的特点将图像从最暗层到最亮层进行分层;对最暗层图像进行自适应二值化可得到标牌图像中的印刷文本像继而,基于连通域对印刷文本图像进行分析确定其所在区域;最后将确定的印刷字符区域从始图像中去除,可得到目标区域,即仅含有压印凹凸字符区域的目标图像.经过对大量标牌图进行分割实验证明,本算法是一种适用于标牌压印凹凸字符分割的有效算法.     

基于Halcon的刹车片字符检测算法研究

针对人工检测刹车片字符时低效率的现状,提出一种基于机器视觉软件Halcon的字符检测算法。该算法在光照不均匀的条件下,充分利用了刹车片的外形特征,通过数幅图像测试后确定合适的分割方法和最佳阈值,定位出感兴趣区域(字符区域),通过适度膨胀解决字符断裂的难题,并特别处理了易发生混淆的I和1,测试图像达到了96%的识别率。结果表明,该算法可高效准确地识别出刹车片字符,且具有较高的实用价值。     

基于投影法与字符特征的车牌字符分割算法

提出一种结合投影法与车牌字符特征的车牌字符分割算法,先利用投影法对车牌图像进行字符分割,然后对投影结果进行判断,由于干扰投影法分割效果的主要为字符粘连,经过判断,对字符粘连的区域进行字符特征的判定,从而达到最终字符分割的目的。     

基于字符密度的车牌识别方法研究

针对车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,采用了新的特征向量,字符的水平密度和垂直密度,分类器采用基于误差反响传播的人工神经网络算法(BP神经网络).采用这种方法可提高系统的字符识别率和系统的实时性,实验表明此算法非常有效.     

基于改进模版匹配的车牌字符分割

车牌字符分割是车牌识别系统中的关键技术之一。为了有效地对车牌字符进行分割,提出了一种基于改进模版匹配的新方法,该方法包括车牌区域图像预处理、车牌字符校正、车牌字符去边框处理和改进模版匹配的车牌字符分割处理等四个步骤。与传统的车牌字符分割方法相比,该方法不仅能够在正常条件下对车牌字符有效地进行字符分割,而且还可以有效地解决车牌字符粘贴、车牌字符残缺和车牌字符区域质量差等情况的车牌字符分割问题。实验结果表明,该方法具有算法简单、实时性强和分割效果好等优点。     

一种基于位图的字库产生与字符显示的方法

针对可以显示位图或控制像素点显示的任何操作系统,提出一种基于位图的字符显示控制方法。通过试验验证,该方法在保证整个系统实时性、可靠性的前提下,实现了任意字符的显示与控制功能。     

基于System Generator的字符分割算法的并行实现

基于FPGA并行性对车牌识别系统中重要组成部分--字符分割,提出一种适合硬件并行实现的结构,并在System Generator中完成了模型的建立以及优化.并行操作分为两个时间段:第一个时间段,通过循环迭代求出字符上下边界;第二个时间段,字符上下边界位置的使能控制与字符分割位置的控制信号并行作用于数据路径,产生有效像素.硬件仿真结果满足了时序要求,证实该结构的可行性.由于并行逻辑的建立,实现速度大大提高,体现出了FPGA的并行性在性能提高上的极大优势.     

基于PLD的VGA显示器字符显示实验设计

经过多年的发展,我院在本科生PLD教学方面已经打下较好的基础,自主开发的实验平台以及系统的综合性实训实验已在教学中得到应用.为进一步提高学生的PLD设计和开发能力,本文设计了基于PLD的VGA显示器字符显示实验.该实验综合了目前应用较广的VGA显示接口、PS/2键盘接口和RAM/ROM读写接口,对学生理解和掌握PLD时序设计有良好的帮助.     

基于CPLD的字符叠加器的设计

本文介绍了一种基于CPLD的字符叠加器,该叠加器以CPLD为核心,能够提高系统设计的灵活性和集成度,并辅以微控制器作为控制,有效实现了字符信息和视频信号的叠加。文中详细给出了硬件设计逻辑及软件控制流程,该叠加器适用于视频监控等领域。     

基于Proteus的汉字点阵显示设计与仿真

采用AT89C51单片机控制16×16点阵发光二极管组成256个像素显示汉字的方式实现汉字点阵显示,通过PROTEUS软件模拟仿真调试,克服了传统直接硬件调试耗费元件的缺点,仿真结果表明,16×16点阵发光二极管电子显示屏能够稳定显示和便利的控制,并可以直接应用到实际工程中。     

基于单片机的LED汉字显示屏的设计

文中详细介绍了由STC89C52RC单片机、74HC154芯片、晶振电路、复位电路、驱动电路、16×16 LED点阵构成的LED汉字显示屏系统。设计采用STC89C52RC单片机为微控制器,74HC154为译码器、PNP型三极管8550构成行驱动电路,NPN型三极管8050构成列驱动电路,采用4个8x8LED显示器级联构成16×16的点阵汉字显示屏。软、硬件设计结果表明所设计的LED汉字显示屏可以实现汉字的滚动显示,且汉字清晰,无串扰,无重影     

基于单片机的汉字输入法的实现

在需要实时大量输入汉字的显示控制处理应用中,利用传统单片机实现显示控制的设计方法是较难实现的.带汉字字库的液晶模块的使用使得小容量ROM单片机的大量汉字信息输入与显示成为可能.提出了针对汉字字库编码的二级索引拼音输入检索方法,介绍了以ST7920作为控制器的带汉字字库的液晶显示模块的接口方法及汉字显示和控制原理,给出了通用计算机键盘在单片机中的串行接口,采用该技术可大大增强单片机的汉字输入功能.为小容量ROM单片机的大批量汉字信息处理提供了一种汉字输入解决方案.     

基于FPGA的视频字符叠加设计及其实现

Strahx是Altera公司推出的面向高带宽系统的可编程逻辑器件.该系列器件具有非常高的内核性能、存储能力、架构效率和及时面市的优势.它提供了专用的时钟管理功能和数字信号处理（DSP）应用及多种I/O标准.此外,Stratix器件还具有片内匹配和远程系统升级能力.设计系统中采用的EP1S40型器件是其代表之一,文中介绍了该器件的新特性,给出在视频字符叠加中的应用.     

基于单片机的LED汉字条屏显示技术

文中设计了一种基于单片机动态扫描控制的16×16LED汉字显示条屏,简单分析了汉字显示的原理,并对LED显示模块单元如何进行行列信号控制及信号传输中的驱动问题进行了研究。结果表明采用并行数据输入、串行数据输出的专用电路可大大减少CPU的辅助时间,提高数据的发送速度。     

基于几何特征的圆形标志点亚像素中心定位

视觉测量系统中圆形标志点中心定位的精度易受噪声的影响。为了增强其抗噪性从而提高定位精度,提出了一种利用几何特征以降低噪声干扰的中心定位算法。首先将自适应阈值分割法与质心法相结合,对点目标进行圆心粗定位。利用粗定位的圆心和半径对Canny算子检测到的边缘进行半径约束,以消除孤立点和噪声点。然后根据理想的圆成像后边缘点分布的几何特征和链接规律,采用一种基于分区原理的方法获取点目标的理想边缘。最后,采用Zernike正交矩对像素级边缘点进行亚像素定位,并用最小二乘椭圆拟合法计算得到中心坐标。实验结果表明,该方法的定位精度可以达到0.023 7pixel,算法的运行时间为2~3ms,基本满足测量系统对于圆形标志点中心定位在精度、稳定性和实时性上的要求。     

基于连通域单元和穿越算法的汉字切分

参考汉字的基本结构特征，以连通域单元为基本处理单元，根据各个连通域单元之间的位置关系对其进行合并。对合并后的结果中存在字符粘连的情况，采用一种改进的穿越算法，选取最佳切分位置对文本进行切分。实验结果表明，本算法对单行自由格式手写体汉字切分可取得较好的效果。     

融合多层级特征的脑肿瘤图像分割方法北大核心CSCD

针对脑肿瘤图像分割中网络模型信息损耗、上下文信息联系不足及网络泛化能力较差导致分割精度较低的问题,提出了一种新型的脑肿瘤图像分割方法,该方法是通过深度门控卷积模块(depth gate convolution,DGC)和特征增强模块(feature enhancement module,FEM)组成的多层级连接(multi-level connection,MC)脑肿瘤分割模型。采用深度卷积模块降低特征信息在逐层传递的信息损耗;使用控制门单元(control gate unit,CGU)实现各个尺度的特征图的MC,其中组合池化来减少下采样过程中的信息丢失;通过FEM增强分割区域的特征权重。实验结果表明,预测分割脑肿瘤的整体肿瘤区(whole tumor,WT)、核心肿瘤区(tumor core,TC)和增强肿瘤区(enhancement tumor,ET)的Dice系数分别达到了0.92、0.84和0.83,Hausdorff距离达到了0.77、1.50和0.92,脑肿瘤分割精度相较于当前较多方法分割精度和计算效率较高,具有良好的分割性能。     

基于结构维数的地形分析方法

传统的方法是用统计特性来分析和描述地形特征,对于具有相似统计特征的区域则往往失去效用。提供一种基于地形结构纹理特征的分形描述方法,描述的对象是多尺度结构特征,从地形的形成机理特性出发,符合人类从粗至细的视觉特性,体现了在不同分辨率下逐步求精的过程。