汽车牌照字符分割的自适应算法

本文提出一种针对汽车牌照字符分割的自适应算法.该算法首先对获取的彩色车牌图像进行灰度化、灰度拉伸、边缘检测、Hough 变换、旋转变换、二值化等一系列处理,以突出车牌文字、矫正车牌位置;然后对预处理结果的水平投影进行削峰填谷操作,以获得车牌字符的上下边界,再对上下边界内子图像的垂直投影进行削峰填谷操作,以获得车牌每个字符的左右边界.进而最终确定车牌每个字符的具体位置.实验结果表明该方法字符分割准确、运算速度快、适应能力强,有很好的实用性.     

图像处理与汽车牌照识别

在图像处理技术的基础上，对系统设计的关键环节如汽车牌照的定位与分割、光学字符的识别提出自己的看法，并借鉴已经成熟的数字图像处理技术来进行快速高效的汽车牌照识别。     

一种汽车牌照图像分割的新方法

采用距离变换方法对由目标像素和背景像素所组成图像中的所有像素，找出目标像素到其最近的背景像素的距离，经过变换映射得到汽车牌照的几何信息。最大限度地利用了图像的几何位置信息，可使信息损失率最低。该方法对噪声、光照变化、牌照缺损、倾斜及变形等情况不敏感。本方法中采用的灰度变化与传统的二值化方法不同，它克服了传统二值化方法中由于域值选取不当而带来的后续处理时的种种弊端。     

汽车牌照自动识别技术的现状与发展

在介绍国内外汽车牌照自动识别技术的现状 ,与讨论我国汽车牌照识别的特殊性的基础上 ,分析了汽车牌照自动识别技术的发展趋势 ,认为基于计算机视觉技术、人工神经网络技术和图象处理技术的无源型汽车牌照智能识别系统具有广泛的应用前景 .     

一种新的汽车牌照识别的图像增强算法

汽车牌照区域分割是牌照识别的关键步骤，增强图像中的牌照区域，抑制背景区域，可以有效降低牌照区域分割的难度。将图像分解为一组二值图像的组合，然后在二值图像上计算各连通分量及其特征参数，利用牌照区域和背景区域对应的连通分量的特征差别，可以有效抑制背景而保留牌照。处理后的二值图像可重构出牌照区域被增强的图像。还采用等高线标记代替连通分量标记，以减少计算量，使得算法具有实用性。试验表明，这种算法有效地突出了牌照区域而抑制了背景，提高了牌照定位分割的效果，可以很好地用于实际的汽车牌照识别系统中。     

汽车牌照图像定位技术进展

汽车牌照自动识别技术是智能交通系统的关键技术之一。车牌定位作为车牌识别流程的第一步,定位的结果直接影响到整个系统的性能。近年来许多学者对车牌定位进行了较为深入的研究和探讨,相继提出一些基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的新方法、新思路。尽管如此,目前国内尚无一个完善和通用的汽车牌照定位方法。本文通过分析国内汽车牌照的特征,对近些年来出现的各种汽车牌照定位方法进行综述。     

汽车牌照的提取方法

汽车牌照提取是汽车牌照自动识别的关键一步，本文中提出了两种提取方法，即利用扫描离差数据、有效谷峰点特征及先验知识来初步定位车牌区域；采用彩色分割及多级联合混合集成分类器的车牌提取技术，通过多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割，将这两种方法联合使用对车牌定位准确率高、鲁棒性好，车牌定位的准确率达99.3%，具有很好的实用技术指标。     

车牌自动识别系统中的牌照区域图像分割技术

以车牌自动识别技术中的牌照区域图像分割技术为重点,介绍运用车牌图像进行牌照边缘检测,从而实现图像区域分割,克服整体识别技术中的关键问题的相关内容．     

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。     

车辆碰撞计算机模拟分析与评价

针对某型轿车进行了正面和侧面碰撞计算机模拟分析与评价.建立了含50百分位的HybridⅢ型假人及安全带约束系统的整车有限元模型,根据动态非线性有限元法的基本原理,建立碰撞过程描述方程和结构有限元离散化方程.在LS-DYNA环境下,对整车集成系统进行了正面和侧面碰撞的数值模拟和分析,求解出了碰撞时整车位移、速度和加速时间,并分析了该车在碰撞过程中主要吸能部件的吸能效果及能量与力的传播途径,以及假人的伤害程度.仿真结果表明,含假人的汽车碰撞过程计算机模拟,不仅能预测汽车结构本身的耐撞性能,还能较准确地预测碰撞过程中乘员的响应与伤害程度,对于减少实车碰撞试验次数,加快新车型开发速度具有重要意义.     

基于轮廓检测的自然图像分割

提出一种基于轮廓检测的自然图像分割方法,该方法结合了MDL(最小描述长度)统计技术和用变分水平集函数求解活动轮廓模型的图像分割方法.该方法可有效的分割出图像中最突出的感兴趣目标,实验表明本方法与当前技术相比分割效果更好.     

Image forgery detection using segmentation and swarm intelligent algorithm

Small or smooth cloned regions are difficult to be detected in image copy-move forgery (CMF) detection. Aiming at this problem, an effective method based on image segmentation and swarm intelligent (SI) algorithm is proposed. This method segments image into small nonoverlapping blocks. A calculation of smooth degree is given for each block. Test image is segmented into independent layers according to the smooth degree. SI algorithm is applied in finding the optimal detection parameters for each layer. These parameters are used to detect each layer by scale invariant features transform (SIFT)-based scheme, which can locate a mass of keypoints. The experimental results prove the good performance of the proposed method, which is effective to identify the CMF image with small or smooth cloned region.     

DetSegNet:一种基于检测和分割的高精度水尺水位检测网络

为了克服传统水位测量方法中水位边缘粗糙和检测精度不足的问题,提出了一种高精度的水尺水位检测网络——DetSegNet。DetSegNet在网络结构、损失函数等方面对YOLOv4和DeepLabv3+算法进行了改进,并将水尺刻度识别、水体区域分割、水位线检测和水位值计算等模块进行有效结合,实现了对水尺与水体交界区域的高效定位和精确分割。实验结果表明,DetSegNet在水尺图像数据集上的检测精度和速度均优于传统的检测方法; 现场测试表明,DetSegNet的水位检测误差小于1.cm,满足水文监测的精度要求。     

基于边缘检测与分裂合并的多区域分割研究

为了使多区域分割后的图像边缘更加清晰，提出了一种将边缘检测与分裂合并法相结合的多区域网像分割方法，其基本思想是用边缘检测算子与分裂合并法分别对同一幅图像进行分割，然后应用信息融合技术将经过上述处理后的两幅图像融合，得到新的图像，在进行图像融合时，采用了像素级和特征级两种融合方法．实验结果表明，该算法可将图像明显地分割成多个区域，且边缘清晰，分割效果令人满意．     

基于图像分割以及原目标检测的视觉跟踪

基于图像分割以及原目标检测的视觉跟踪是一种极具潜力的跟踪方法,该方法首先对视频中的图像序列用多种分割方法进行图像分割;然后基于概率潜在语义分析(PLSA)算法对分割区域进行类别估计;再从这些区域中筛选出各自的候选区域,对其进行选择性结合,提取出原目标,从而获得原目标的空间信息.最后基于原目标的空间信息,用贝叶斯算法对目标进行跟踪,并采用EM算法来优化跟踪算法.实验证明,该方法优于其他的跟踪方法,能鲁棒地处理遮挡,分散和光照变化等问题.     

基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测,提出了一种基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测方法。首先把彩色图像转换到YCbCr空间。接着应用自适应光线补偿算法对图像进行光线补偿。再结合形态学、几何约束等方法排除背景干扰、进行肤色区域分割。其次应用改进的AdaBoost算法对分割出的区域进行验证,进而精确定位人脸。实验表明:该方法检测率高、适应性好、鲁棒性强,对人脸检测有较强实用性。     

基于Mean Shift方法的视频车辆检测与分割

提出了一种基于Mean Shift方法的视频车辆检测和分割方法.首先将交通场景图像与路面区域所对应的二值掩模图像进行“与”运算以排除无关背景干扰,并对所得的结果图像用Mean Shift聚类方法进行分割以得到原始的分割图像.然后根据区域的面积、分布以及颜色的均匀性和相似性等特征有效过滤出路面区域.进一步基于颜色的不相似度量,将路面区域置“黑”,所有其他区域置“白”,对路面区域图像进行二值化.最后通过特定的后处理过程可把路面区域中所存在的动、静态车辆检测出来.     

基于直方图评价函数的阈值检测与图象分割

提出了一种基于图象直方图评价函数的阈值检测方法 ,并依此进行图象分割 .实验结果表明 ,本方法在保证选取的阈值相对合理的前提下 ,具有方法简单 ,运算速度快的优点 .     

融合ICA和GBVS的烟雾分割检测算法

在烟雾前景分离中,针对传统高斯混合模型分离的前景仍存在大量噪声点的问题,本文将独立分量分析(ICA)应用于分离烟雾前景,对传统烟雾前景分离算法进行改进,算法通过ICA消除烟雾前景和背景间的二阶和高阶相关,降低非烟雾成分的干扰,并通过基于图的视觉显著性(GBVS)来缩减预判的烟雾前景区域,得到较为纯净的烟雾区域。实验结果表明,与基于混合高斯模型的烟雾检测算法相比,该算法提取的烟雾区域小而集中,主观视觉评价以及客观指标均显示本文算法的识别效果更优。