倾斜车牌图像边缘模糊特征识别方法研究

针对倾斜车牌图像识别过程中存在无法进行水平坐标采集,无法抵御外界因素干扰,倾斜角和识别区域不连贯,采用当前算法对倾斜车牌图像进行识别时误差大等问题,提出一种基于边缘模糊特征的倾斜车牌图像识别方法。先利用旋转投影法建立车牌图像彩色边缘的笛卡尔坐标系,并对车牌边缘图进行坐标变换,将旋转后车牌图像的垂直边缘向水平方向投影,确定车牌的倾斜角度,将图像分割为不同的区域,对倾斜车牌图像进行校正,采用模糊隶属度建立车牌图像边缘模糊特征集,将特征集内的各个特征进行相似度对比,有效地完成了对倾斜车牌图像的识别。仿真证明,所提算法对倾斜车牌图像识别率有较大提高。

多重纹理图像局部边缘模糊特征清晰化识别方法

为了提高多重纹理图像的识别能力,提出基于边缘模糊特征提取的多重纹理图像清晰化识别方法。构建基于均匀量化特征提取的多重纹理图像三维成像模型,进行多重纹理局部边缘模糊图像的降噪预处理,在此基础上,采用模糊特征检索方法进行多重纹理图像的像素特征重构和二值化分离,提取多重纹理图像局部边缘模糊特征,根据特征提取结果实现多重纹理图像局部边缘模糊特征清晰化识别。仿真结果表明,采用该方法进行多重纹理图像局部边缘模糊特征识别的清晰化水平较高,误差较小。