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模糊C-均值聚类法在车牌识别系统中的应用
引用本文:陈梅,王健.模糊C-均值聚类法在车牌识别系统中的应用[J].山东理工大学学报,2006,20(6):23-25.
作者姓名:陈梅  王健
作者单位:曲阜师范大学电气信息与自动化学院 山东日照276826(陈梅),山东水利职业学院信息工程系 山东日照276826(王健)
摘    要:针对车牌识别系统中的图像存在模糊、噪声干扰等问题,利用改进的模糊C-均值聚类算法来提高图像的分割效果.图像经边缘检测后,根据车牌中字符分布的特点,车牌内部存在着较丰富的边缘.由于边缘处灰度值与车牌中其它部分的灰度值不同,可利用灰度值的变化频率,来实现对车牌定位.实验表明该算法在车牌识别系统中是有效的.

关 键 词:模糊均值聚类  车牌识别  图像分割  边缘检测
文章编号:1672-6197(2006)06-0023-03
收稿时间:03 10 2006 12:00AM
修稿时间:2006年3月10日

Application of the fuzzy C- Means clustering algorithm in the license plate recognizing system
CHEN Mei,Wang Jian.Application of the fuzzy C- Means clustering algorithm in the license plate recognizing system[J].Journal of Shandong University of Technology:Science and Technology,2006,20(6):23-25.
Authors:CHEN Mei  Wang Jian
Institution:1. School of Electrical Information and Automation Engineering, Qufu Normal Unversity, Rizhao 276826, China; 2. Department of Information Engineering, Shandong Water Polytechnic, Rizhao 276826, China
Abstract:The fuzzy c-means clustering algorithm can improve image segmentation's effect to deal with the image's fuzzy and noise in the license plate recognition system.After edge detection,according to the character distributing,there are many edges.Because the gray in edge is dfifferent from the rest,License plate localization is implement by the gray change frequency. Eexperimental results show that the algorithm is effective for the license plate recognizing system.
Keywords:fuzzy means clustering  license plate recognition  image segmentation  edge detection  
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