结合Prewitt算子和旋转投影的纸币图像倾斜校正法

纸币图像的倾斜会严重影响其中字符识别的精度,为此需要在字符识别前对纸币图像进行倾斜校正.基于Prewitt算子和旋转投影提出一种新的纸币图像倾斜校正法.该方法采用水平边缘检测、垂直边缘检测以及旋转投影求取纸币图像的水平倾斜角度和垂直倾斜角度,然后对水平倾斜的纸币图像进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的纸币图像进行双线性插值错位偏移校正.另外,考虑到实际应用中获取的纸币图像的倾斜情况,为保证方法的实时性,水平倾斜角和垂直倾斜角均限定在10°以内.校正结果表明此方法效果较为有效.     

基于方向场的车牌倾斜校正方法

车牌字符分割与识别是智能交通系统中的重要环节,而倾斜变形的车牌图像对车牌字符分割与识别有很大影响,为解决这个问题,提出了一种基于方向场的车牌校正方法.建议方法采用Sobel算子计算车牌图像的梯度方向场,通过对方向场角度直方图的分析找出车牌水平倾斜角,根据水平倾斜角对车牌图像进行水平旋转校正并二值化.然后,应用垂直投影法...     

一种纸币倾斜角度校正方法

清分机在高速采集纸币图像过程中,送入的纸币会不可避免地存在各种倾斜,导致采集的纸币图像存在不同程度倾斜.在对纸币进行识别之前,为不影响图像的识别效果,需要对采集获得的图像进行倾斜度校正预处理.本文研究一种首先利用Sobel算子找到纸币的边缘界线,再利用Hough变换方法计算出纸币边缘线倾斜角,进而完成对纸币倾斜度校正的方法.实验证明了本方法的有效性.     

利用投影最小距离的车牌校正优化算法

提出一种利用字符投影最小距离进行的车牌校正方法.该方法根据车牌垂直旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影,利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度;根据车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影,利用投影最小距离获得水平错切角度;最后进行仿射变换,并利用双线性插值对图像进行校正.校正过程中,采用折半查找和记录校正角度,最后利用原始图像校正一次获得结果图像来优化算法,以减少计算次数和毛刺的产生.该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强.实测车牌图像证明,该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性.     

基于Radon变换和坎尼边缘检测的倾斜车牌校正方法研究

为了解决车牌倾斜对字符分割和字符识别带来的不利影响,文章基于Radon变换的思想,先利用Canny边缘检测器检测车牌边缘,再利用Radon变换搜索构成车牌矩形的直线段,并计算其倾斜角来校正倾斜车牌.测试结果表明该方法能准确地检测出图像的倾斜角,并取得良好的效果.     

一个改进的车牌号码倾斜校正方法

在智能交通系统中,车牌号码倾斜校正是预处理的重要步骤．论文使用加权最小二乘法,把车牌区域拟合成一条直线,然后求得该直线斜率,并计算倾斜车牌图像的倾斜角％最后把图像旋转一Ⅸ完成倾斜校正．实验结果表明：论文方法能快速准确地检测出图像的倾斜角,并具有较强的适应性．与最小二乘法拟合直线比较,倾斜角精度更高,目标函数值更少;与Hough变换校正相比较,论文算法处理时间更短,倾斜角测量精度更高．     

基于Canny算子和Radon变换的证件图像倾斜校正

倾斜的证件图像不利于识别,为此提出一种基于Canny算子和Radon变换的校正方法。该方法首先使用Canny算子进行证件图像边缘检测,然后利用Radon变换计算出图像的倾斜角度,最后用双线性插值算法进行图像旋转校正。在Matlab平台对该方法进行了仿真实验。实验结果表明,该方法能够准确、高效地对证件图像进行校正。     

基于Hough变换的改进的纸币倾斜校正方法

纸币清分机采集图像是在纸币快速进纸过程的情况下实现,不可避免的会发生倾斜,这为后续的图像分割和识别带来了困难。针对图像中纸币边缘检测结果通常断裂为若干直线段的现象,本文提出了一种基于Hough变换的改进倾斜矫正算法,能够较准确地检测到图像的倾斜角度,从而实现纸币图像的倾斜矫正。     

基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.     

基于投影变换的锂电池喷码字符检测定位

针对锂电池喷码字符检测定位问题,提出一种基于机器视觉的定位方法.该方法首先根据锂电池图像的特点采用梯度特征对喷码字符区域进行初定位,然后通过倾斜校正得到精细定位后的字符区域.在此基础上,将阈值分割后的字符图像与形态学膨胀后的Canny边缘图像进行逻辑与操作,得到待投影字符区域,最后将待投影字符区域进行垂直和水平两次投影得到单个字符的位置信息,完成字符的检测定位.实验结果表明所研究的方法可以较好的实现对单个喷码字符的精确定位,具有一定的应用价值.     

人脸识别中利用眼球进行人脸归一化

人脸识别中,人脸的归一化处理是至关重要的一个环节,以此为基础可使得人脸的整体分析和识别变得容易和准确。算法首先利用人脸的垂直积分投影曲线获得人脸的左右边界,然后利用水平积分投影曲线获得人眼所处的大致水平位置,进而裁剪出这个包含人眼的大致区域。在此基础上利用Canny算子求出眼睛区域的边缘图像,然后对边缘像素进行聚类,再利用Hough变换的改进方法求出左右眼球中心的精确位置,最后利用中心瞳孔的位置进行人脸的归一化处理。经实验验证,该方法速度快、精确度高,受表情、偏转和光照的影响小。经本方法校正后,后续的识别正确率得到了提高。     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

一种纸币图像特征提取方法

针对纸币在清分机中运动时,图像发生尺寸、旋转和平移的现象,提出一种对尺寸、旋转和平移运动不敏感的特征提取方法。该方法通过纸币边缘提取、尺寸计算及倾斜校正预处理,采用贝叶斯最大后验概率法拟合边缘,将所确定的图像区域等分为M×N个单元,提取其特征,消除数据的不一致性,纸币分类的准确率达99.9%以上。该方法计算复杂性低,能够满足纸币清分机对图像处理和分类的实时性要求。     

人民币纸币序列号、面额号定位与分割

随着经济的发展和繁荣,纸币的流通量越来越大,银行或其它金融机构常需要对序列号的信息进行采集用于分类和防伪。本文在研究纸币图像的Sobel和Canny边缘检测结果和纸币本身的特点以后,提出基于边缘检测和投影法的三步序列号分割方法,即序列号所在左侧区域的定位、序列号与面额号所在区域的准确定位、序列号与面额号的辨别与分割三个步骤。本文还对纸币的面向和倒置与否进行识别,使得算法可以应用于更为复杂的情况。     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。     

纸币号码图像预处理及识别技术

在不去除纸币号码图像背景的前提下,为了进一步提高纸币号码图像识别的工作效率和准确度,本文对纸币号码图像的识别技术做了相应研究。运用图像增强、图像灰度形态学平滑去噪、图像二值化和识别区域的定位等方法对图像进行预处理。以实验分析为基础,应用模板匹配算法和特征结构识别算法相结合来实现纸币号码识别。实验结果表明,该方法针对印度币和人民币号码图像的识别率、识别时间均达到实际使用要求,是能够满足实际需要的综合识别算法。     

基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法

为了更精确地评估图像质量,提出了一种新的客观评价算法:基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法(extended gradient-based structural similarity,E-GSSIM)。首先分析了结构相似度(structural similarity,SSIM)与梯度结构相似度(gradient-based structural similarity,GSSIM)的不足,提出应用扩展Sobel算子替代GSSIM的传统Sobel算子,从而能够从多个方向提取邻域的梯度信息。为了不破坏原图的固有图像属性及使所提取的梯度信息更具有一致性,在计算梯度信息的时候引入衰减与阈值因子。LIVE2、TID2008、TID2013与CSIQ四个图库的定性与定量验证表明,E-GSSIM算法要优于传统的PSNR、SSIM、GSSIM质量评价指标,更为符合人眼视觉感知结果。