本文關(guān)鍵詞：車牌識別系統(tǒng)中反色判斷及二值化算法

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【摘要】：通過對車牌紋理特征和灰度特征的研究,提出基于車牌字符垂直筆劃檢測的自適應(yīng)反色判斷算法和基于分塊平移的二值化算法,解決目前車牌反色判斷適應(yīng)性不夠和對光照不均、對比度低等車牌的快速二值化問題。對自然環(huán)境中采集得到的3653例車牌圖像數(shù)據(jù)庫進行實驗,實驗結(jié)果表明,反色判斷算法的準確率為99.48%,分塊二值化方法對陰影、低對比度等干擾具有較好的適應(yīng)性,兩個算法都滿足實時性要求,可以應(yīng)用到實際車牌識別系統(tǒng)中。
【作者單位】： 廣西師范大學(xué)廣西多源信息挖掘與安全重點實驗室;
【基金】：廣西研究生教育創(chuàng)新計劃基金項目(YCS22013043) 廣西多源信息挖掘與安全重點實驗室基金項目(13-A-03-02)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言一般車牌識別系統(tǒng)由車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別3部分組成。車牌反色的目的是使得車牌圖像的字符與背景的灰度關(guān)系統(tǒng)一(如:黑底白字),以期統(tǒng)一后期的處理算法,一般在字符分割之前完成,算法的準確性直接影響后期處理結(jié)果和最后的識別率。反色判斷方法一般可分為，

本文編號：1259077