【摘 要】
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在对雨天雾气干扰下的车牌图像识别时,由于雨天雾气浓度不固定,而使采集图像背景复杂化,导致车牌图像信息存在大量的噪声干扰。采用当前的算法进行车牌图像识别,会因对雾气干
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在对雨天雾气干扰下的车牌图像识别时,由于雨天雾气浓度不固定,而使采集图像背景复杂化,导致车牌图像信息存在大量的噪声干扰。采用当前的算法进行车牌图像识别,会因对雾气干扰的车牌图像去噪处理不当,分割线提取不准确,导致识别误差大的问题。提出基于改进曲线分割算法的雨天雾气干扰下的车牌图像识别方法。根据雨天雾气的环境,构建车辆外接轮廓矩形模型,从中提取被雾气遮挡车辆的分割线,并进行空间亮度均衡化处理,同时对车牌进行曲线分割,在对分割后的车牌图像进行雾气检测,根据暗原色先验的方法对有雾气干扰的车牌图像进行去雾处理,进而有效的完成了雨天雾气干扰下的车牌图像识别。仿真结果证明,基于改进曲线分割算法的雨天雾气干扰下的车牌图像识别方法识别精确度高。
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