基于多种特征的车牌定位方法

根据中国车牌的特点,提出一种主要是基于颜色相似度和纹理特征相结合的车牌定位方法,这种方法把采集到的车牌图像转化到HSV颜色空间,通过计算当前颜色与中心颜色之间的距离相似度,结合中值滤波进行车牌的粗定位,再结合车牌纹理特征进行车牌的精定位．     

机动车辆牌照自动定位算法研究

受光照、车型及周围景物的影响 ,将牌照从复杂背景中定位出来具有较大的难度 ,经典的定位方法不适用于此种场合 为寻求有效的解决途径 ,笔者对定位算法进行了探讨 提出了快速Bernsen二值化方法 ,用以将灰度原图二值化 采用复合极值形态滤波去除不符合牌照形状特征的线条 ,以顺序连通成分标记法标记字符区域 ,再根据牌照的纹理特征去除非法区域 ,然后对剩余区域进行模糊评判 ,选择最优 ,最终得出牌照区域 实验结果说明该算法是有效的 ,并且定位后的牌照字符完整 ,有利于下一步的字符切分和识别     

一种彩色汽车车牌的自动分割方法

汽车牌照的定位是一个公认的较难解决的图像分割问题,文章提出了一个综合多种特征的车牌分割算法;该算法首先利用颜色信息特征加强输入图像的车牌区域,然后基于车牌区域的灰度变化和纹理特征提出一种垂直边缘检测方法实现牌照与背景的进一步分离,使用数学形态学滤波和区域合并,最后运用投影法确定牌照区域;实验结果表明,该方法取得了良好的效果。     

消除彩色图像脉冲噪声的复合型中值滤波器

提出一种新的消除彩色图像中脉冲噪声的滤波法．该滤波法依据简单的局部纹理分析而自动选择使用标量中值滤波或使用矢量中值滤波：当局部区域不存在明显的纹理时，使用标量滤波，否则使用矢量滤波．由于大多数自然图像都有低通特性，因而该滤波器大多数时间运作于标量模式．实验表明，中提出的方法其计算量比标准的矢量中值滤波器少得多，但性能却同样优良．     

基于数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,为了能对汽车牌照精确定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法。首先利用中值滤波方法对汽车图像进行消噪处理,然后用迭代阈值选择法将图像进行二值化,并运用数学形态学的膨胀、腐蚀对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值等进行综合分析,准确定位车牌区域。实验结果表明,该方法简单易行、准确率高、并且具有一定实效性,可用于对实际车牌图像的准确定位。     

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。     

非线性滤波技术在地震信号处理中的应用

地震序列是具有线形纹理特征的图像.早期的去噪方法多是线性的,会产生一些副作用.目前一些处理软件使用中值滤波方法,但当同相轴有倾角时就不适应了.本文根据线形纹理图像的特征,采用一致增强性扩散算法,它以扩散张量作为扩散系数,是一种各向异性扩散,能较好的保护边缘纹理信息,并针对同相轴的弱边界问题提出二阶导数处理法,它能使断裂的同相轴变得连续,更有利于解释.经计算,一致增强扩散比中值滤波信噪比有所提高,同时,同相轴更为连续,纹理更加清晰.     

基于各向同性逆扩散方程的指纹图像增强方法

目的 对指纹图像进行滤波去噪的同时增强指纹图像的脊线轮廓.方法 由热扩散方程给出了一种各向同性逆扩散方程.结果 该方法在对指纹图像滤波去噪的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且锐化了纹线.结论 该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理,效果优于传统的中值滤波和高斯滤渡.     

汽车牌照定位检测技术研究

针对汽车牌照定位检测传统方法的缺欠和不足,采用了小波变换模极大值对图像边缘进行检测,进而利用灰度投影图和图像纹理特征相结合的方法,实现了汽车牌照的实时定位.计算和模拟表明,该方法定位准确、鲁棒性能好、自适应能力较强.     

多邻域中值滤波算法在医学图像中的应用

目的:克服现有的滤波算法在噪声检测与噪声滤除上的缺陷,进一步提高去噪性能.方法:提出了多邻域中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行改进.算法用邻域中的灰度极值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,用邻域的中值作进一步的噪声检测.对噪声像素,在其邻近的9个邻域中分别求出信号像素的中值,然后用所有中值的中值作为噪声像素新的灰度.结果:基于医学图像的实验结果证明,相对于现有的算法,所提出的算法的去噪图像更加清晰,去噪结果的PSNR和SSIM值更高.结论:所提出的算法在彻底去除噪声的同时,很好地保持了图像的纹理边缘和细节,相对于现有的滤波算法,具有更好的去噪性能.     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

基于窗函数设计的FIR滤波器的带限信道仿真

对基于窗函数设计的FIR滤波器的特性进行了分析,并分别采用矩形窗、Hanning窗和Hamming窗设计FIR滤波器来仿真带限通信信道．Matlab仿真结果表明：基于Hamming窗函数设计的FIR滤波器仿真带限通信信道,效果较好．     

伪彩色图像边缘平滑的中值滤波方法

对伪彩色中的色块图像边缘平滑处理，经过比较和实验不同的滤波方法，介绍了中值滤波有着其它滤波器所没有的良好特性。对中值滤波的窗口选择进行了详细地分析和讨论，并提出了中值滤波实施中的改进方法。     

基于同值压缩的自适应中值滤波

为了在图像去噪处理中更好地保持或还原图像细节,针对脉冲噪声,把滤波窗口中等值的像素压缩后作自适应中值滤波,提出基于同值压缩的自适应中值滤波算法,并用实验来检测其优越性.该滤波算法执行速度快,去噪性能和图像细节保持及还原能力明显优于经典中值滤波及自适应中值滤波.     

滤波窗口对二元误差扩散编码光栅的影响

三维传感系统中,二元误差扩散编码光栅可应用于产生质量较好的正弦结构光场.光学系统的低通滤波窗口成为影响系统测量精度的因素之一.比较了3种常见滤波函数,分析各自特点.计算机仿真实验表明,应用二元误差扩散编码光栅,采用高斯窗、汉宁窗或矩形窗作为PMP系统滤波窗口时,系统测量精度为同一量级,且窗口宽度取6倍光栅基频最佳.     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

基于窗函数的FIR数字滤波器设计

FIR数字滤波器在图像处理、数据传输等场合具有广泛应用,其设计是信号处理的核心问题之一.软件实现数字滤波优势体现在滤波器参数的改变伴随滤波器性能的改变.阐述了数字滤波器的设计方法,讨论了FIR线性相位的条件和幅度特性,并以矩形窗和布拉克曼窗为例,在MATLAB软件中实现了滤波器的仿真设计.仿真表明：借助计算机软件设计数字滤波器的过程简便易行,滤波性能指标均能达到指定的要求,对数字滤波器的推广应用有一定的促进作用.     

用改进的窗函数设计FIR数字滤波器

窗函数设计FIR数字滤波器已多年,近年来,用优化技术设计数字滤波器十分流行,论文提出了一种新方法对窗函数进行改进,这种窗函数不同于以往的Hann窗、Hamming窗、Blackman窗,它先将余弦序列线性组合为窗函数,然后根据FIR数字滤波器的特性对数字滤波器的幅度条件进行线性规划。并且给出了改进窗函数的算法。最后,用该方法设计出了FIR数字滤波器的仿真实例,并与用Hamming窗、Blackman窗方法设计的FIR滤波器进行对比,仿真结果表明用该方法设计的滤波器满足设计规格。     

有源滤波与惯性滤波方法的综合应用

针对无源滤波、有源滤波方法对噪声信号去除能力的不足,提出一种新的有源滤波和惯性滤波相结合的滤波方法.分析了由电器元件组成的无源RC滤波器和有源RC滤波器;阐述了惯性滤波的方法及其函数,进行了对污染信号的仿真实验,将无源RC滤波、有源RC滤波及有源RC滤波与惯性滤波结合的方法进行了比较.结果表明,有源RC滤波与惯性滤波结合的滤波方法明显优于前两种滤波方法,而且结构简单,操作方便,效果较好,并降低了算法复杂度,达到比较理想的滤波效果.     

一种开关中值滤波器的改进

Shuqun Zhang和Monhammad A Karim提出了一种开关中值滤波器算法,其机制是利用4个不同方向的一维拉普拉斯算子来检测像素点是否为噪声.通过判断极值点、修正参数r和对阈值T的自适应处理,提出了一种基于极值的自适应阈值开关中值滤波器.实验结果表明,滤波器算法对椒盐噪声能很好地抑制,能很好地保护图像细节.