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
回溯（b a c k t r a c k i n g）是一種系統地搜索問題解答的方法。為了實現回溯，首先需要為問題定義一個解空間（ solution space），這個空間必須至少包含問題的一個解（可能是最優的）。在迷宮老鼠問題中，我們可以定義一個包含從入口到出口的所有路徑的解空間；在具有n 個對象的0 / 1背包問題中（見1 . 4節和2 . 2節），解空間的一個合理選擇是2n 個長度為n 的0 / 1向量的集合，這個集合表示了將0或1分配給x的所有可能方法。當n= 3時，解空間為{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
標簽：
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上傳時間：
2014-01-17
上傳用戶：jhksyghr
考察例1 4 - 8中的1 4個點。A中的最近點對為(b,h)，其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點對為
(f, j)，其距離為0 . 3，因此= 0 . 3。當考察
是否存在第三類點時，除d, g, i, l, m 以外
的點均被淘汰，因為它們距分割線x= 1的
距離≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由
于d 和m 的比較區中沒有點，只需考察i
即可。i 的比較區中僅含點l。計算i 和l
的距離，發現它小于，因此(i, l) 是最近
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2013-12-03
上傳用戶：66666
