復雜光照條件下的通用車牌定位系統的研究與實現.pdf

1、近年來隨著全球經濟的迅猛增長和汽車保有量的逐年增加，人們與交通的聯系越發緊密，隨之而來的一系列交通問題都急需車牌識別系統的支持，這無疑給車牌識別系統帶來更廣闊的市場需求和經濟效益。而車牌定位作為車牌識別的前提和基礎，定位的準確率直接影響車牌識別率的高低。然而目前已有的車牌定位算法仍然有許多不足之處，尤其是在光照不理想、背景復雜以及車牌自身存在褪色、污損等情形時定位率很低。因此，本文對復雜光照條件和復雜場景下的快速通用的車牌定位算法進行深

2、入研究，主要的研究成果如下：
　　1．應用一種基于核函數的加權模糊C-均值聚類（KWFCM）算法對二維色度直方圖進行聚類；此外，提出了一種可分性判據的類內類間距離算法對聚類結果進行分析，并據此判斷圖像光照條件是明亮型或昏暗型。
　　2．提出了一套自適應的光照強度分類算法，結合二維色度直方圖的聚類結果和一系列灰度特征將源圖像按光照強度類型分為白天強光型、白天正常型、白天弱光型、夜晚強光型、夜晚正常型、夜晚弱光型六種類型圖像。<

3、br>　　3．提出了一套自適應的光照增強方案，針對不同光照下的圖像的特點，提出了四種光照增強算法，分別對由自適應光照分類算法得到的四種光照不理想情形下的圖像進行相應的增強。
　　4．應用十字形中值濾波和雙邊濾波相配合的濾波算法，對增強后的灰度圖像在盡可能保留字符豎直邊緣紋理的同時濾除噪聲。提出了一種對邊緣圖像進行粗過濾結合精確去噪的預處理算法，并對預處理后的邊緣圖像提出一種邊緣灰度能量聚類算法進一步去除偽車牌邊緣。
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