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，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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車牌定位是車牌識(shí)別的關(guān)鍵步驟，為了能在復(fù)雜背景和不均勻光照條件下快速準(zhǔn)確定位車牌位置，車牌識(shí)別系統(tǒng)，基于改進(jìn)Isotropic Sobel邊緣檢測(cè)算子的車牌定位算法，云南車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家，由此來解決其存在的問題，該算法通過改進(jìn)Isotropic Sobel邊緣檢測(cè)算子，實(shí)現(xiàn)了車牌圖像在水平、垂直以及對(duì)角線方向上的紋理特征提取，然后采用Otsu算法閾值化，再對(duì)閾值化后的二值圖像做數(shù)學(xué)形態(tài)算得到車牌的候選區(qū)域，后利用車牌特征去除偽車牌。

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在車牌的字符分割中，有許多因素會(huì)對(duì)車牌的字符分割造成影響，例如圖像的噪聲、車牌的定位不、字符的粘連、漢字的不連通等。本文介紹一種改進(jìn)的水平投影算法，該算法能夠克服這些因素造成的不良影響，昆明車牌識(shí)別系統(tǒng)批發(fā)，并且能夠準(zhǔn)確的分割出車牌，為后續(xù)的識(shí)別做好準(zhǔn)備。為了分割出相互獨(dú)立的字符，對(duì)經(jīng)過Otsu算法閾值化的灰度圖進(jìn)行分割。

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