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基于数学形态学的车牌定位与倾斜校正的方法■科技创新论文.doc


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基于数学形态学的车牌定位与倾斜校正的方法■科技创新论文.doc基于数学形态学的车牌定位与倾斜校正的方法■科技创新论文基于数学形态学的车牌定位与倾斜校正的方法程磊程伟(沈阳理工大学,辽宁沈阳110168)[摘要]为了准确定位车牌的位置与车牌的倾斜校正,提岀一种基于数学形态学的车牌定位与基于hough变换和radon变换车牌校正的方法,主要步骤包括:灰度变换,边缘检测,形态学处理,基于行列投影的车牌定位,利用hough变换的车牌水平校正zradon变换的字符垂直校正。实验表明,这一方法能够准确的实现车牌的定位与倾斜校正。关键词车牌定位;数学形态学;水平校正;垂直校正0引言车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,主要包括图像处理,车牌定位,字符分割,字符识别四个关键步骤,车牌定位的准确与否直接影响后面的字符分割与字符识别。要进行车辆牌照的提取与分割,必须了解车辆牌照与车体本身相区别的特征:(1)一个省份的简称加上6个数字与字母的组合。(2)车牌的背景与字符的颜色对比比较大,具有丰富的边缘信息。(3)车牌长宽比例一定。由于摄像机摆放的位置造成捕捉到的图像有一定的倾斜角度。对以后的字符分割造成一定的干扰。所以我们首先对定位后的车牌图像进行倾斜校正。目前倾斜校正的方法主要有:(1)hough变换校正,通过hough变换检测车牌边缘直线并计算水平倾斜角度,进行校正。(2)通过模板匹配寻找牌照区域的四个顶点再通过双线性空间变换对畸变图像进行校正。基于以上的车牌特点,本文提出了一种基于数学形态学的车牌定位和基于hough与radon变换的车牌倾斜校正,通过VC++的实验表明该方法的可行并且快速简单。算法流程介绍本文提出的车牌定位与倾斜校正方法,具体分为5个步骤:(1)图像预处理,将彩***像灰度化,利用canny算子进行边缘检测。(2)车牌粗定位,利用数学形态学对边缘检测后的图像进行若干次开闭运算,可以得到几个车牌的候选区域,利用车牌的长宽比例,删除干扰区域,得到粗定位。(3)车牌水平方向倾斜校正,利用hough变换检测车牌边缘进行校正,并对校正后的图像去除车牌的边框与钏钉。(4)字符的垂直校正,对水平校正的图像在(-30,30)度方向上做radon变换,从而得岀字符倾斜角度,利双线性插值对字符进行校正。,减小运算量,我们先对采集的图像灰度化。边缘是指图像中灰度发生突变或不连续的细小区域(一组相连的像素集合),即两个具有相对不同灰度值特性的区域的边界线。本文采用了Sobel算子,因为Sobel算子对于像素位置的影响做了加权,因此效果更好,对噪声具有平滑的作用,提供较为精确地边缘方向信息。。用这些算子及其组合进行图像形状和结构的分析处理包括图像分割、特征抽取、边缘检测等方面的工作。形态学中最基本的操作时膨胀,腐蚀。开闭运算是腐蚀与膨胀的组合,开运算是先腐蚀后膨胀”闭运算是先膨胀后腐蚀。膨胀会扩大一幅图像的组成部分,而腐蚀则会缩小一幅图像中的组成部分。开运算一般会平滑物体的轮廓,断开较小的连接并消除细的突出物。闭运算同样也会平滑轮廓的一部分,它通常会弥合较窄的间断和细长的沟壑消除小的空洞,填补轮廓线中的断裂。由于闭运算的特点,本实验中我们对边缘检测图像进行3次闭操作。对于形态学操作后的图像,根据联通区域面积的大小,删除过大

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  • 时间2020-09-23