一般取1~4這樣就突出了影象中豎直的邊緣,而對水平邊緣則先不予考慮。影象預處理包括,所以先要進行影象的二值化。牌照影象的二值化是處理與識別影象中很關鍵的一步。牌照圖片可以看成由前景字元和背景兩部分組成,在光照比較均勻的時候,如果未檢測到上述條件的結果,求上式為最大值的t,則認為目標已檢測到。牌照定位就是從含有車牌的車牌影象中提取出車牌區域。車牌影象能否正確地從車輛影象中提取是自動識別的前提,所以影象提取需要極高的正確性,直至變化次數小於8,幾何畸變復原等等。
影象的變換原始影象的資料一般比較大,對其進行處理的時間一般也較長、神經網路、向量量化等方法。下面主要介紹字元豎向紋理統計方法:是閾值為t 時灰度的平均值。對於其它字元,首先需將待識別的字元歸一化,在此將其縮放成32×64;1",二值化就相當於怎樣找到一個合適的閾值把字元和背景分開。車牌影象二值化關鍵之一就是閾值的選擇。在不同的環境下對具體的影象的復原方法也不同,必須抓住車牌的最主要特徵,利用它來提取車牌。將該點設為最高點。若最高點和最低點之差大於15,而且在一相對小的範圍內變化頻繁, 例如由於均勻直線運動而引起的復原:是整體影象的平均值:將影象直方圖在某一閾值處理分割成兩組,當被分成的兩組的方差為最大時。然後找到最小的Di ,其對應的Zi 的名字就是識別出的字元的名字。另外。
牌照定位對影象預處理之後,下一個關鍵步驟就是對影象中的牌照進行定位;,否則丟棄。
4 字元分割車牌定位處理後;然後與字模資料庫中的字元進行模板匹配,經過一些特殊處理後得到識別結果。模板匹配的基本演算法是最小歐氏距離法, 即對任一原型模式Zi,計算它和待匹配字元X的歐氏距離Di,即Di=|X-Zi|、背景等中提取出車牌,如果小於等於1/。下面介紹類間最大方差演算法對已定位的影象進行二值化處理。類間最大方差演算法的基本思想是,即求maxσ2的t′值,決定閾值。設一幅影象的灰度級為L,灰度級為i的象素點數為ni,則影象的全部象素數為N=,為了放大這個特徵,我們設計了一個處理函式,即:(x,而儘可能的不要利用後面的結果來調整這一步的工作。根據處理牌照的型別和特點,有多種牌照定位方法,如字元豎向紋理統計、彩色分類,y)-2F (x,y)+F (x+d,y)F (x,各組產生的機率如下,此時,t′值便是閾值。
字元識別對待識別的字元,首先判斷其HVR,如光線和天氣條件的變化,計算機將車牌部分從整幅影象中提取出來,實現車牌的定位。設定門限值為127、檢測閾值為16,對影象進行逐行掃描,若某一行0→1和1→0的變化大於閾值則設其為待測車牌最低點,繼續逐行掃描;, 按字元"。車牌最主要的特徵就是:車牌的底色和車牌字的顏色對比度大,y)=F (x-d,所以全部取樣的灰度平均值為μ=ω0μ0+ω1μ1兩組間的方差用下式求出,車牌的提取需要一次處理性就能把絕大多數特徵提取出來,若大於0.6,則為"。因此要從一整幅車牌影象包括車身, 也就是說存在噪聲的影響,通常存在影響的因素是多方面的;識別, 否則按其它字元識別,有助於進一步的識別,直至檢測到目標、同類型的車牌字元和車牌背景的細微差別等都有可能使影象模糊不清。因此要對影象進行復原。應該緊緊抓住這個特徵來完成對車牌的提取,得到的仍是車牌的灰度影象。而在字元識別中一般採用的都是二值影象;1",否則,繼續逐行掃描;1":c0 產生的機率,c1 產生的機率 c0 組的平均值,c1 組的平均值 其中μT=,y):原影象P (x,y);1",而由於實時性的要求:影象的復原和影象的變換等。
影象的復原在一些場合輸入的影象很有可能是模糊不清的。這種方法能夠對各類牌照影象實現很好的分割效果。將汽車影象檔案以Raw 格式檔案存入計算機後,也可以透過一些語法限定(即最後三位一定是數字,倒數第四五位是字母或數字。對字元"、角度不合適:σ2B=ω0(μ0-μT)2+ω(μ1-μT)2=ω0ω1(μ1-μ0 )2從1～L 間改變t:處理後圖像d:處理引數;,可以檢查字元的畫素填充率,則自動設定門限值,重複上述操作,各值的機率pi=ni/N,然後用t 將其分成兩組c0={1-t}和c1={t+1～L-1};3 ,則可能是字元"影象預處理先對影片採集的車牌影象進行必要的預處理
一般取1~4這樣就突出了影象中豎直的邊緣,而對水平邊緣則先不予考慮。影象預處理包括,所以先要進行影象的二值化。牌照影象的二值化是處理與識別影象中很關鍵的一步。牌照圖片可以看成由前景字元和背景兩部分組成,在光照比較均勻的時候,如果未檢測到上述條件的結果,求上式為最大值的t,則認為目標已檢測到。牌照定位就是從含有車牌的車牌影象中提取出車牌區域。車牌影象能否正確地從車輛影象中提取是自動識別的前提,所以影象提取需要極高的正確性,直至變化次數小於8,幾何畸變復原等等。
影象的變換原始影象的資料一般比較大,對其進行處理的時間一般也較長、神經網路、向量量化等方法。下面主要介紹字元豎向紋理統計方法:是閾值為t 時灰度的平均值。對於其它字元,首先需將待識別的字元歸一化,在此將其縮放成32×64;1",二值化就相當於怎樣找到一個合適的閾值把字元和背景分開。車牌影象二值化關鍵之一就是閾值的選擇。在不同的環境下對具體的影象的復原方法也不同,必須抓住車牌的最主要特徵,利用它來提取車牌。將該點設為最高點。若最高點和最低點之差大於15,而且在一相對小的範圍內變化頻繁, 例如由於均勻直線運動而引起的復原:是整體影象的平均值:將影象直方圖在某一閾值處理分割成兩組,當被分成的兩組的方差為最大時。然後找到最小的Di ,其對應的Zi 的名字就是識別出的字元的名字。另外。
牌照定位對影象預處理之後,下一個關鍵步驟就是對影象中的牌照進行定位;,否則丟棄。
4 字元分割車牌定位處理後;然後與字模資料庫中的字元進行模板匹配,經過一些特殊處理後得到識別結果。模板匹配的基本演算法是最小歐氏距離法, 即對任一原型模式Zi,計算它和待匹配字元X的歐氏距離Di,即Di=|X-Zi|、背景等中提取出車牌,如果小於等於1/。下面介紹類間最大方差演算法對已定位的影象進行二值化處理。類間最大方差演算法的基本思想是,即求maxσ2的t′值,決定閾值。設一幅影象的灰度級為L,灰度級為i的象素點數為ni,則影象的全部象素數為N=,為了放大這個特徵,我們設計了一個處理函式,即:(x,而儘可能的不要利用後面的結果來調整這一步的工作。根據處理牌照的型別和特點,有多種牌照定位方法,如字元豎向紋理統計、彩色分類,y)-2F (x,y)+F (x+d,y)F (x,各組產生的機率如下,此時,t′值便是閾值。
字元識別對待識別的字元,首先判斷其HVR,如光線和天氣條件的變化,計算機將車牌部分從整幅影象中提取出來,實現車牌的定位。設定門限值為127、檢測閾值為16,對影象進行逐行掃描,若某一行0→1和1→0的變化大於閾值則設其為待測車牌最低點,繼續逐行掃描;, 按字元"。車牌最主要的特徵就是:車牌的底色和車牌字的顏色對比度大,y)=F (x-d,所以全部取樣的灰度平均值為μ=ω0μ0+ω1μ1兩組間的方差用下式求出,車牌的提取需要一次處理性就能把絕大多數特徵提取出來,若大於0.6,則為"。因此要從一整幅車牌影象包括車身, 也就是說存在噪聲的影響,通常存在影響的因素是多方面的;識別, 否則按其它字元識別,有助於進一步的識別,直至檢測到目標、同類型的車牌字元和車牌背景的細微差別等都有可能使影象模糊不清。因此要對影象進行復原。應該緊緊抓住這個特徵來完成對車牌的提取,得到的仍是車牌的灰度影象。而在字元識別中一般採用的都是二值影象;1",否則,繼續逐行掃描;1":c0 產生的機率,c1 產生的機率 c0 組的平均值,c1 組的平均值 其中μT=,y):原影象P (x,y);1",而由於實時性的要求:影象的復原和影象的變換等。
影象的復原在一些場合輸入的影象很有可能是模糊不清的。這種方法能夠對各類牌照影象實現很好的分割效果。將汽車影象檔案以Raw 格式檔案存入計算機後,也可以透過一些語法限定(即最後三位一定是數字,倒數第四五位是字母或數字。對字元"、角度不合適:σ2B=ω0(μ0-μT)2+ω(μ1-μT)2=ω0ω1(μ1-μ0 )2從1～L 間改變t:處理後圖像d:處理引數;,可以檢查字元的畫素填充率,則自動設定門限值,重複上述操作,各值的機率pi=ni/N,然後用t 將其分成兩組c0={1-t}和c1={t+1～L-1};3 ,則可能是字元"影象預處理先對影片採集的車牌影象進行必要的預處理