1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽:
Gmax-G
1.24
Gmax
閾值
上傳時間:
2014-01-08
上傳用戶:songrui
function y_cum = cum2x (x,y, maxlag, nsamp, overlap, flag)
%CUM2X Cross-covariance
% y_cum = cum2x (x,y,maxlag, samp_seg, overlap, flag)
% x,y - data vectors/matrices with identical dimensions
% if x,y are matrices, rather than vectors, columns are
% assumed to correspond to independent realizations,
% overlap is set to 0, and samp_seg to the row dimension.
% maxlag - maximum lag to be computed [default = 0]
% samp_seg - samples per segment [default = data_length]
% overlap - percentage overlap of segments [default = 0]
% overlap is clipped to the allowed range of [0,99].
標簽:
cum2x
y_cum
Cross-covariance
function
上傳時間:
2015-09-08
上傳用戶:xieguodong1234