基于数字图像处理的出牌定位的研究

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1、本科毕业论文(设计)(201届)题目:基于数字图像处理的出牌定位的研究系(部):机械与电子工程专业:电子信息科学与技术学生姓名:谢凯学号:100811237指导教师:李旋宁职称(学位):讲师合作导师:职称(学位):完成时间:201年月円池州学院教务处制学位论文原创性声明本人所提交的学位论文,是在指导老师指导下独立完成的研宄成果。本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研宄成果,均在文中以明确方式标明。本人依法享有和承担由此论文而产生的权利和责任。声明人(签名):谢凯翻II英文摘要III1绻论11.1车牌定位技术研究的背景和

2、意义11.2车牌定位国内外研究现状11.3本文的结构安排22数字图像处理的相关知识介绍32.1数字图像处理的基本概念及运算32.2图像的数字化42.3数字图像处理的方法52.4数字图像处理的应用的相关领域53图片预处理63.1预处理过程63.1.1图像的灰度化处理63.1.2中值滤波去噪73.2图像几何失真校正94车牌定位114.1车牌定位的设计方案114.2车牌定位的算法114.2.1灰度图像的车牌定位算法114.2.2彩色图像的车牌定位算法134.2.3车牌定位中常用的边沿检测算法134.2.4基于像素分类的彩色车牌

3、定位164.3车牌定位算法比较185总结与展望20犬20翻寸21摘要在我国经济迅速发展的吋代,智能交通系统对现代交通管理的发展起到重要的作用。作为智能交通系统的组成成分之一的车辆自动识别系统,是目前国内外自动识別系统中很有发展前景的技术。车牌定位作为识别系统的一个组成部分,它对整个系统的性能的发挥将起着十分重要的作用。因为它不但可以影响着系统的识别速度,而且也能决定其精度。本文所研宂的车牌定位是从数字图像处理角度来研究,所以基于灰度图像和彩色图像的车牌定位是近年来研究的热点。但是对于灰度图像的车牌定位会受到很多因素的影响

4、,比如说虽然运算速度很快,但是在精确度上不是不高,容易受到环境、光照等因素的影响。和反彩色阁像包含的信息比较多,所以更易于车牌定位。本文采取了对彩色图像的研宄,开始是要对车牌定位这一技术的发展状况进行丫解,了解车牌定位技术在国内外的一些成就,这可以为我们以后的研究起到借鉴的作用。随后要对数字图像处理技术的相关知识进行了简单的介绍,熟悉我们所要用到的公式和定义。接着对于所获取的图片进行了预处理,即进行灰度化,中值滤波等。关键词:车牌定位;阁像预处理;中值滤波;灰度化AbstractAtTimesofoureconomicd

5、evelopmentrapidly,thedevelopmentofmodernintelligenttransportsystemplaysanimportantroleintrafficmanagement.Asintelligenttransportationsystemconsistingofonecomponentofautomaticvehiclesidentificationsystem,isapromisingtechnologyintheautomaticidentificationsystematho

6、meandabroad.Asancomponentofthelicenseplatelocationidentificationsystem,whichplayaveryimportantroleinitsentiresystemperformance-becauseitcannotonlyaffectthespeedofthesystemtoidentify,butalsotodetermineitsprecision.Licenseplatelocationisstudiedinthispaperfromtheper

7、spectiveofdigitalimageprocessingtostudy,sothelicenseplatelocationbasedongray-scaleimagesandcolorimagesisahotresearchhotspotrecently.Butforthelicenseplatelocationgrayimagewillbeaffectedbymanyfactors,suchascomputingspeedquicklythough,butnotontheaccuracyisnotveryhig

8、h,vulnerableenvironment,lightandotherfactors.OntheoppositeColorimagesmessagecontainedmore,whicheasilytopositioninglicenseplates.Thispaperhastakenresearchoncolo

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