车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
数字图像处理 c++ 实现中值滤波源程序
上传时间： 2013-12-25
上传用户：小眼睛LSL
关于数字图像处理基本算法(matlab)的电子书,包括图像增强、滤波、彩色变换、压缩等。
上传时间： 2015-09-01
上传用户：youlongjian0
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
应用于图像处理非常好的维纳滤波！！！，内有注释，简单易懂
上传时间： 2015-10-01
上传用户：恋天使569
常用数字信号处理的C源码:快速傅立叶变换,快速离散正交变换,快速卷积变换,数字滤波,数字图像处理,人工神经网络
上传时间： 2015-10-10
上传用户：731140412
这是一个用利用中值滤波进行图像处理的东东，很不错的
上传时间： 2013-12-30
上传用户：天涯
介绍了如何用delphi来进行图像的中值滤波处理
上传时间： 2014-08-21
上传用户：sqq
维纳滤波 用真实的PSF函数采用维纳滤波方法复原图像 采用过大的模糊距离参数和过大的模糊运动方向角度参数不考虑噪声的影响，采用逆滤波方法复原图像 另一程序 生产实验图像 读取原始图像
上传时间： 2015-12-16
上传用户：colinal
约束最小二乘滤波复原 用真实的PSF函数和噪声强度作为参数进行图像复原 另一程序 盲卷积滤波复原 图像模糊化
上传时间： 2013-12-10
上传用户：gundan
