基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和商容間粒度計(jì)算的車牌定位算法的研究.pdf_第1頁
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1、汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)(LPR)能夠自動(dòng)地通過攝取車輛圖像,對(duì)采集到的圖像進(jìn)行處理和分析,并根據(jù)車牌的先驗(yàn)知識(shí)和其他信息能夠識(shí)別出車牌。車牌定位的主要目的是在車牌圖像中確定車輛牌照的具體位置,并將包含車輛牌照字符的子圖像從整個(gè)車輛牌照中劃分出來,供后續(xù)的字符分割與識(shí)別運(yùn)用。
   商空間理論,模擬人的依不同粒度進(jìn)行思維的能力,討論論域、屬性、結(jié)構(gòu)在不同粒度下的表示、性質(zhì)以及這些表示、性質(zhì)之間的相互依存、相互轉(zhuǎn)換的關(guān)系,將問題放在各種不

2、同粒度的空間(商空間)上進(jìn)行分析研究,然后綜合得出對(duì)原問題的解,提高問題求解效率。
   為此,本文提出一種可行的基于形態(tài)學(xué)和商空間粒度計(jì)算理論的解決思路是:先利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論對(duì)圖像進(jìn)行分割預(yù)處理,結(jié)合紋理特征分析,利用商空間的粒度分解原理,把車牌圖像分解成各個(gè)獨(dú)立不相交的目標(biāo)背景區(qū)域;然后利用商空間的粒度合成原理,對(duì)每個(gè)商空間進(jìn)行合成,從而得到車牌區(qū)域的精確位置。
   人們?cè)陂L(zhǎng)期的社會(huì)實(shí)踐過程中,認(rèn)識(shí)實(shí)際問題以形成

3、了從若干不同方面來獲取信息的方法,再經(jīng)過一定的邏輯思維,運(yùn)用豐富的想象,將所獲得的信息綜合起來得到完整的概念。基于商空間粒度合成的分類方法正是基于這樣一種思想。本文主要思想包括以下內(nèi)容:
   1、采用形態(tài)學(xué)知識(shí),對(duì)車牌進(jìn)行預(yù)處理。車牌圖像的二值化好換程度直接影響著車牌定位的效果,本文基于自適應(yīng)初始閾值二值化算法,提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)初始閾值二值化算法,通過實(shí)驗(yàn)分析,得到了較好的處理效果。
   2、對(duì)已經(jīng)得到了像素區(qū)

4、域?qū)?yīng)于不同紋理特征信息的車牌區(qū)域圖像信息分類,這些分類信息便形成了從不同角度對(duì)車牌區(qū)域圖像的新的觀察,將這些不同的新的觀察對(duì)應(yīng)到不同的粒度空間,利用商空間的粒度合成原理,合并不同紋理分類結(jié)果的問題就可以轉(zhuǎn)化為對(duì)不同粒度空間的合成問題。根據(jù)商空間粒度合成理論和保假原理將所得到的每個(gè)商空間組織起來,重新觀察得到對(duì)圖像的新的認(rèn)識(shí),實(shí)現(xiàn)車牌區(qū)域的最終分類,進(jìn)而最終實(shí)現(xiàn)車牌區(qū)域的最終定位。
   3、基于商空間粒度計(jì)算的粒度合成原理和保

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