車牌定位－－－VC++源代碼程序
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(qū)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(qū)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(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
1.24
256
圖像
閾值
上傳時間：
2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
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(qū)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(qū)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(qū)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
為有效地去除Y, U , V 3 幀之間內(nèi)在的相關性, 提出了一種基于四維離散余弦變換理論的彩色視頻
壓縮編碼方法。該方法將彩色視頻放在四維數(shù)學模型中考慮, 將彩色視頻的圖象寬度、圖象高度、彩色空間
的3 幀(Y, U , V ) , 以及視頻序列的連續(xù)3 幀分別看作四維數(shù)學模型中的“四維”, 利用四維離散余弦變換
去除彩色視頻中圖象的相鄰像素之間、Y, U , V 3 幀之間、以及視頻序列相鄰幀之間的相關性, 并結合矢量
量化進行壓縮。實驗結果表明, 利用該方法對“M issAmerica”彩色視頻進行壓縮編碼, 在同等信噪比的條
件下, 可獲得比標準M PEG22 壓縮編碼方法高約4 倍的壓縮比。
關鍵
標簽：
彩色
視頻
圖象
幀
上傳時間：
2017-07-08
上傳用戶：thesk123
