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發(fā)布時(shí)間:2023-03-25 02:16  





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)樵肼暤挠绊懀诩兇舛A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,云南車牌識(shí)別系統(tǒng),二階導(dǎo)數(shù)還可以說(shuō)明灰度突變的類型,在有些情況下,車牌識(shí)別系統(tǒng)安裝,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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車牌切分模塊
車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征,能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響,并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動(dòng)式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。

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