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邊緣檢測(cè)的方法是考察圖像的像素在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況,標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像的邊緣檢測(cè)能夠大幅度地減少數(shù)據(jù)量,并且剔除不相關(guān)的信息,保存圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。在實(shí)際的圖像分割中,往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè),雖然,在原理上,可以用更高階的導(dǎo)數(shù),但是,因?yàn)樵肼暤挠绊?,在純粹二階導(dǎo)數(shù)操作中就會(huì)出現(xiàn)對(duì)噪聲敏感的現(xiàn)象,三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價(jià)值。此外,二階導(dǎo)數(shù)還可以說明灰度突變的類型,在有些情況下,如灰度變化均勻的圖像,只利用一階導(dǎo)數(shù)可能找不到邊界,此時(shí)二階導(dǎo)數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導(dǎo)數(shù)對(duì)噪聲敏感,解決的辦法是先對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波,消除部分噪聲,再進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
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車牌矯正及精定位模塊
由于受拍攝條件的限制,圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜,需要一個(gè)矯正和精定位環(huán)節(jié)來進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量,為切分和識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器,車牌識(shí)別系統(tǒng)定做,不僅計(jì)算快速,而且利用的是車牌的整體信息,避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是通過對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析還可以對(duì)車牌進(jìn)行精定位,進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。
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車牌識(shí)別系統(tǒng)也是基于形態(tài)學(xué)操作的重要性質(zhì),對(duì)經(jīng)過二值化后的車牌圖像首先進(jìn)行閉運(yùn)算操作,使得車牌的字符區(qū)域連接起來,然后對(duì)車牌圖像進(jìn)行開運(yùn)算操作,來消除車牌上的噪聲,得到明亮的車牌區(qū)域從候選區(qū)域中去除偽車牌并定位出車牌區(qū)域 通過對(duì)車牌圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)算,圖像中剩下少部分的連通區(qū)域,即為車牌的候選區(qū)域,這些區(qū)域包括車牌區(qū)域和偽車牌區(qū)域,為此,需要從圖像中去除偽車牌并定位出車牌。
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