【摘 要】
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车牌图像包含的尺度、仿射变化及其复杂的背景是影响车牌定位准确度的重要因素。在高斯差(DOG)尺度空间框架下,笔者提出了一种基于多尺度乘积的角点特征和视觉颜色特征提取及
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆警察学院刑事科学技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61202348);重庆理工大学创新基金资助项目(YCX2014226);重庆市基础与前沿研究计划资助项目(cstc2013jcyjA40038)~~
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车牌图像包含的尺度、仿射变化及其复杂的背景是影响车牌定位准确度的重要因素。在高斯差(DOG)尺度空间框架下,笔者提出了一种基于多尺度乘积的角点特征和视觉颜色特征提取及其相融合的车牌定位算法。基于高斯差尺度空间的图像边缘信息,应用多尺度乘积分别提取具有尺度和仿射不变特性的角点和颜色特征,并在两特征融合结果基础上确定车牌位置候选区域;最后通过车牌区域特征点之间的距离及密集关系实现车牌的准确定位。对大量实拍的复杂环境下的车辆图像进行测试表明,该算法对车牌定位具有快速、高效的定位效果,且在噪声、仿射变换等方面的鲁棒性表现较好。
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