基于最大梯度差和边缘搜索的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.为了实现车牌的准确定位及车牌识别,依据车牌区域具有丰富的边缘信息,提出了一种改进的车牌定位算法.利用最大梯度差缩小车牌图像范围和矩形匹配法粗定位车牌,根据搜索车牌的边缘信息来精确定位车牌.实验结果证明了该方法的可行性及定位的准确性,并且比单一使用最大梯度差法的定位准确率有较大的提高.     

一种基于频域纹理特征的图像文字定位算法

图像中文字信息的提取和识别具有极大的应用价值,文字定位是文字提取最关键的步骤之一.现有文字定位算法复杂度高,查全率和查准率都有待提高.本文提出一种基于频域纹理特征的图像文字定位方法.在图像频域提取纹理特征后初步定位文字区域,再根据文字区域的几何属性得到最后的定位结果.实验结果证明,该方法在粗定位和精确定位阶段均能取得较好的效果,且计算复杂度较低.     

多层次汽车车牌照定位分割方法

分析人识别牌照过程的基础上提出了智能性的多层次分割算法来定位车牌照。它的基本思想是多层次分割,每次分割时尽量减少分析的范围,其中用到了梯度差分和指数平滑方法,整个算法简单快速,可用硬件实时处理。     

多模态图像匹配的FFT梯度相关算法

多模态图像匹配是各领域图像匹配研究中的一个热点和难点问题,特征的可重现探测和非线性优化搜索,分别是基于特征和基于区域的多模态图像匹配的瓶颈问题.将灰度图像转换为复数域的梯度图像,提出以复数平方图像实现的2倍梯度差角余弦作为相似性测度,提出FFT梯度相关算法,实现了多模态图像局部匹域的快速匹配,通过红外与可见光图像的匹配实验,验证了算法的有效性.     

数字图像处理应用于车辆牌照识别的研究

探讨了将数字图像处理技术应用于机车车辆牌照识别的基本方法.在图像预处理部分,选用灰度差倒数加权平均算法对源图像进行滤波处理;应用分段线性变换算法增强图像对比度.通过边缘检测算法对车辆牌照进行准确地定位及对文字进行分割,完成对车牌上的字符的识别是利用各个字符的图像和字体的特征值,对其中每个字符进行有效、准确的识别.     

象棋机器人棋子定位和身份判定方法

针对象棋机器人系统中棋子定位过程烦琐、误差大及通过文字识别棋子的算法复杂度高的问题,提出一种基于图像处理的棋子定位和高度测量方法;以及棋子身份判定算法。首先,根据文字的颜色特征分割棋子并对二值图像做线性融合和膨胀运算;通过绘制轮廓外接圆定位棋子。然后,匹配RGB与RGB-D图像结合数学模型,测量棋子高度。其次,用数字编码定义棋子身份并实时判定。最后,结果表明,方法的棋子分割正确率100%,定位误差0. 51 mm,平均定位时间0. 212 s。高度测量误差1 mm。单流程棋子身份判定算法和系统运行时间分别为9 ms和0. 224 s、可见方法的有效性和实用性。     

基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法

针对新闻视频中的文字区域检测定位问题,研究了如何快速有效地检测新闻视频中的文字区域,用以实现自动视频检索。为克服视频中文字大小不一的难题,根据视频图像中文字区域特征有别于背景区域的特点,提出了一种基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法。算法主要采用训练和学习两个步骤,首先对人为收集的含字符样本与不含字符样本进行小波特征和局部二值模式等特征提取,并完成SVM分类器训练,获取分类器;然后对测试视频帧进行多尺度的遍历检测,并融合检测结果,获取每帧的文字区域。实验结果表明,与前人提出的基于边缘检测的方法相比,算法具有明显优越性,在定位准确度上有较大提高,同时还能克服视频帧之间的快速变换,具有一定的实用意义。     

一种小波域内图像的文本信息提取算法

研究了基于小波变换的图像文本信息提取模型,提出了一种在小波域内提取图像文本信息的算法,该算法首先对图像进行二维小波变换,设置滑动窗扫描高频子带,计算滑动窗内图像的小波纹理特征,采用k-均值聚类算法提取文本区域,再对原图像进行边缘检测,根据文本区域的相关特征精确地定位文本区域,最后将文字与背景分离.从实验结果可以看出该算法能够较准确地从背景图像中提取出不同语种、字体、大小的文本信息.     

基于K-means的图像文字识别与提取研究

针对当前图像文字识别与提取的最新发展状况,提出一种基于K-means的图像文字识别与提取算法,其主要处理步骤包括图像的预处理、像素点聚类处理、图层的选择与优化以及最终的文字切分等。经过上机对算法进行测试,该算法能够有效提高图像文字识别与提取的准确率与执行效率,并可以针对不同环境下的图片文字进行有效识别。     

一种基于形态分量的多聚焦图像融合算法

提出一种基于形态分量思想的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像迭代分解,将其分解为低频和高频两个分量,并用curvelet变换表示低频分量,然后,对低频分量采用高斯差分算子定义图像点的特征活跃度和融合规则,对高频分量的细节特征度量采用加权梯度差的方法来衡量和融合。仿真实验在四组多聚焦图像中进行,除了与传统的图像融合算法做比较外,还与系数绝对值最大法的融合算法进行比较。实验结果表明:该方法在平均梯度、空间频率、信息熵等指标上优于传统的图像融合方法,同时也优于基于系数绝对值最大法的融合规则。