汽车牌照的检测与文字分割

为了从车辆图像中检测汽车牌照的位置,并分割出牌照中的文字,实现对车辆身份的认定,利用牌照的边缘、文字及字符间距特征,构造了两个模板矩阵,并在此基础上设计了模板响应算法.结果表明:通过计算模板的响应,可以检测到车牌的位置及像素高度,并按车牌实际高度和像素高度的比例关系分割出牌照中的文字;该算法效率高,稳定性好,抗噪声能力强.     

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。     

MATLAB在车牌字符分割中的应用

车牌字符分割是车牌自动识别系统的一个重要环节,分割效果直接影响到后续的字符识别.提出了一种基于连续字符块长度特征的字符分割算法,通过预先设定阈值,判断字符是否需要分割.利用定位好的74个车牌图像在MATLAB环境下进行仿真实验,实验结果显示字符分割准确率高达91.9%,说明该方法具有简单、实用的特点.     

车辆牌照自动识别系统预处理算法研究

车辆牌照自动识别系统是近几年国内外模式识别应用研究领域的一个热点。本文对系统中图象预处理环节涉及的新算法、新技术做了一个比较全面的论述 ,对一些关键的技术问题进行了深入探讨 ,实现了复杂背景中牌照的自动分割与字符切分     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

基于改进自适应图像分割算法的车牌识别技术研究

基于CV(Chan-Vese)模型图像分割方法的不足,提出了一种改进的自适应图像分割方法,用于汽车车牌的字符识别.在这一方法中,为了避免初始位置差异对于分割效率的影响,设计了更为合理的分割流程.水平集合理论配合优化迭代算法,给出多个局部初值,大大增强了分割算法的自适应性能.实验结果表明,相比于CV模型图像分割方法,改进自适应图像分割方法的准确率更高,适用于汽车车牌图像的分割.     

汽车图象中字符目标的提取算法

针对汽车图象的复杂背景和多变的光照条件,提出一种用于汽车图象的字符目标提取算法,该算法采用了基于边缘分析的二值化算法结合自适应的形态滤波方法,对字符图象的灰度和纹理分布进行了分析,设计了一种基于一维边缘分析的二值化方法,与其他传统分析方法比较,该方法在运算速度和抗干扰能力上明显优势,在对二值化图象进行分割时,不采用固定形态滤波结构元素,而是根据子域及其邻域关系自适应地调整用于滤波的结构元素,更有效     

肝脏MR图像自适应分割方法

提出一种基于自适应边缘检测和自适应灰度阈值的肝脏MR图像序列分割方法.方法通过构造频率图像自动选取序列中含有最大肝脏区域的图像切片,以此图像切片为起点,向上、向下对序列图像依次进行分割.在分割的过程中,将相邻图像的分割结果作为当前分割图片的掩膜图像,以表示当前图像中肝脏区域的大致轮廓,据此轮廓,统计当前图像中肝脏区域灰度值变化范围,进行自适应阈值分割,最后利用集合关系及质心位置合并阈值分割后的肝脏区域.以此方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行分割实验,结果证明该方法对肝脏MR图像分割的有效性.     

一种优化的手写字符自动分割算法

在手写字符自动识别时,由于手写字符中存在字符大小间距不一、粘连、断点,以及不连贯等情况,给字符自动分割识别带来极大的困难.针对该问题,提出了一种优化的手写字符自动分割算法.该方法依据滴水算法的原理,结合CFS(color filling segmentation)做初步分割;再根据分割字符的连续黑色像素点的宽度判断是否...     

车牌字符分割算法的比较研究

字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤,通过对比3种车牌字符的分割方法,即水平投影法、模板匹配法、聚类分析法,提出了一些新的观点。经过对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行实验,可以较好地解决在复杂背景条件下车牌字符分割的问题。     

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。     

工程图中粘连字符的提取与分割

针对二值数字化机械工程图中字符的提取和分割问题，提出了一种新的图文自动分离算法－行程编码匹配法，能对原始点阵图像的噪声水平、图形与字符粘连以及字符的大小和书写方向等因素几乎不加限制地进行处理。     

人脸检测的自适应肤色分割算法研究

为寻找候选人脸区域,从复杂的背景中分割出肤色信息成为一种有效的方式。作者分析了几种常用的彩色空间,提出一种自适应肤色分割算法,即检测出彩色图像中的肤色区域。算法选择了分割效果很好的HSV彩色空间,对Sandeep等人提出的方法进行改进,克服了因为皮肤区域的颜色随着拍摄的光照、角度等因素难于分割的不足。实验结果表明,该算法能有效地从复杂背景中分割出肤色区域,显示出更强的鲁棒性(robust),在人脸检测系统中具有很好的应用价值。     

基于Matlab的车辆牌照识别系统

介绍了一种基于Matlab的车辆牌照识别系统,采用基于灰度跳变的定位方法,先对图像进行预处理,再用CAN-NY算子做边缘检测、开闭运算子和车牌长宽比特征识别以实现车牌的定位,最后用二次水平投影分析和阈值技术有效检测了车牌图像的上下左右边框、旋转角度,从而准确实现车牌字符的分割.     

工程图中粘连字符的提取与分割

针对二值数字化机械工程图中字符的提取和分割问题，提出了一种新的图文自动分离算法———行程编码匹配法，能对原始点阵图像的噪声水平、图形与字符粘连以及字符的大小和书写方向等因素几乎不加限制地进行处理．在此算法的基础上，提出的一种字符分割算法可以成功地将字符与字符的粘连分割转化为图的边割集问题．经对以此算法研制成的图纸识别软件系统ＧＩＲＳ８０的初步测试，提取率在９５％以上     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。     

浅述电力需求侧管理

电力需求侧管理通过有效配置和利用电力资源,最大程度满足电能需求,同时实现低能耗高产出的经济生产,是促进电力工业、社会、环境和谐发展的重要手段。首先简述了电力需求侧管理的目的,其次阐述了电力需求侧管理的特点和内容,最后介绍了实施电力需求侧管理的技术手段。     

开展需求侧管理 实现电网经济运行

积极采取峰谷分时电价、制定错峰、避峰方案、负荷控制等措施,实行削峰填谷,促进均衡用电,提高电网负荷率,改善电网经济运行,优化电力资源配置和合理使用。     

多梯度复杂图像的分割

图像分割是一种重要的图像分析技术,它不仅得到人们广泛的重视和研究,也在实际中得到大量的应用。本文针对一些经典分割算法对多梯度复杂图像分割边缘定位不准确,易受噪声干扰的特点,提出了一种利用图像边缘区域对多梯度复杂图像进行自适应阈值分割的算法。通过对各种算法的比较,本算法抗干扰能力较强,稳定性好,而且完全自动,不需预先设定任何参数。对多种图像的实验表明本文方法十分有效。     

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.