自适应复杂天气的车牌定位方法-论文.pdf

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1、"IA#!1$3XY%()""""计算机工程与科学第!+卷第3期3"$#年3月"

2、配相融合的方法进行车牌定位#所提出的定位算法具有广泛的适应性和较高的车牌定位率"可以在晴天!阴雨天!雾天!傍晚等多种不同光照条件下"对不同对比度的图像进行车牌定位#实验结果表明"该定位方法的车牌平均定位率达到%!&#'#关键词!对比度$色彩特征$小波系数增强$车牌定位中图分类号!()!%$&#文献标志码!*!"#$$"&!%+%%,&-../&$""01$!"2&3"$#&"3&"$0$!%&'#()*#+),-)&*%')*"+%'#",#,+".&*)/0)%'1)2456-/7"859-:/1;-:/"8<54=1>?-"@*ABC?-!DEFGGHG>IGJK=L?MDE-

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5、LLF?=.?G>LF?:H7GM-LFJE:/?>>?EL-R?HSM?JGR?LF?/G-.?":/N.GHR?LF?N->>?M?/L1EG/LM:.LH-E?/.?KH:L?HGE:L-G/-/LF?.=/"M:-/">G7:/NN=.UEG/N-L-G/.&(F?:R?M:7?M:L?G>H-E?/.?KH:L?HGE:L-G/-.%!&#'&4)50"2!-$-J:7?EG/LM:.L&EGHGMEF:M:EL?M-.L-E.&?/F:/E?J?/LG>T:R?H?LEG?>>-E-?/L.&H-E?/.?KH:L?HG1E:L-G/(X)态学方法的车牌定位'彩色图像需

6、要空间转换"6"引言受光照影响很大"在对比度较高的晴天条件下有较高的定位率'基于神经网络和形态学方法的车牌车牌识别系统!8-E?/.?)H:L?V?EG7/-L-G/定位算法受背景干扰较大"计算量很大'这些算法DS.L?J#中的车牌定位的准确度和精确度直接影在一定的条件下都能定位车牌"但这些定位算法解响了后继的字符分割和识别环节的性能'当前"国决的都是含噪声较少*无遮挡的晴天等理想条件下内外学者已提出了很多种车牌定位的方法"主要有的定位"对光照不足的雾天*阴雨天和傍晚等低对($)(+)基于彩色图像特征的车牌定位算法和基于灰度比度条件下的定位研究很少'(3)图像的定位算法两大类'其中

7、后者又可以细化本文在前人研究的基础上使车牌定位算法能(!)(#)为基于纹理特征*基于W)神经网络*基于形够自动适配多种天气条件及不同的对比度'在对!收稿日期!3"$31"%1$"&修回日期!3"$31$31"#基金项目!河北省科技支撑计划资助项目!$$3$!X$YZ#通信地址!"!3"""山西省介休市机修厂小区!号楼3"!路倩倩$!!2)--$VGGJ3"!"W=-HN-/7!"6:EF-/?V?K:-MIGJJ=/-LS"[-?-="!3""""DF:/-")&