【摘 要】
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现今的车牌图像处理方法一般是先把图像转为灰度图像,再基于字符的边缘纹理来找寻特征进行定位.这类方法对于图像内车牌附近的干扰不能较好处理,对不稳定的光照条件及浮灰导
【机 构】
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北京信息科技大学信息管理学院信息安全系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61272513）, 北京市科委重大项目子课题（D151100004215003）
论文部分内容阅读
现今的车牌图像处理方法一般是先把图像转为灰度图像,再基于字符的边缘纹理来找寻特征进行定位.这类方法对于图像内车牌附近的干扰不能较好处理,对不稳定的光照条件及浮灰导致的字符边缘梯度不大的情况处理效果也欠佳,在大雾天更是无能为力.对此,提出了一种基于色彩的定位算法,在不同色彩空间根据像素色彩相似度及基色域来选出候选区域,再依据多种几何特征筛选出车牌区域.算法实现了不同光照条件下及复杂背景强烈干扰下的定位,以及对受损车牌的定位,并在处理处于雾霾天气下极度模糊的图像也能表现优异.
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