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图像边缘信息提取

  • 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

    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。

    标签: 1.24 256 图像 阈值

    上传时间: 2013-11-26

    上传用户:懒龙1988

  • 国防科大编写的一本关于小波变换及图像处理的书

    国防科大编写的一本关于小波变换及图像处理的书,很经典,希望对搞图像处理和信息压缩的朋友有帮助。

    标签: 编写 小波变换 图像处理

    上传时间: 2015-08-14

    上传用户:努力努力再努力

  • 程序完成数字图像的加密解密过程

    程序完成数字图像的加密解密过程,可以对.BMP或.JPG格式的图像进行数字水印加密并完成对秘钥的提取等功能。对加密算法及数字水印的研究者用研究价值。

    标签: 程序 数字图像 加密 解密

    上传时间: 2014-09-03

    上传用户:金宜

  • 图像一维熵的计算方法。读入彩色图像

    图像一维熵的计算方法。读入彩色图像,利用图像信息熵的计算公式,设计算法,实现熵的计算。

    标签: 图像 彩色图像 计算方法

    上传时间: 2015-09-04

    上传用户:Andy123456

  • 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-G

    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。

    标签: Gmax-G 1.24 Gmax 阈值

    上传时间: 2014-01-08

    上传用户:songrui

  • 基于B样条小波边缘检测算子的应用研究

    基于B样条小波边缘检测算子的应用研究,摘自图形图像学报

    标签: 边缘检测 应用研究

    上传时间: 2014-11-28

    上传用户:来茴

  • C语言图像处理宝典,拥有非常详细的c图像处理:二值化

    C语言图像处理宝典,拥有非常详细的c图像处理:二值化,灰度变换,噪声消除,微分运算,投影量计算,黑区域处理,特征提取,图像间的运算,几何变换

    标签: 图像处理 C语言 宝典

    上传时间: 2015-09-17

    上传用户:qw12

  • 十分详细的基于Wavelet的图像水印嵌入程序

    十分详细的基于Wavelet的图像水印嵌入程序,包含水印的嵌入,水印的提取,基于VC

    标签: Wavelet 十分 图像 水印嵌入

    上传时间: 2015-09-20

    上传用户:ddddddos

  • 为了实现彩色栅格地图道路的全自动提取

    为了实现彩色栅格地图道路的全自动提取,提出了一种闭环反馈提取彩色 栅格地图道路的方法。在地图图像数学模型的基础上,根据地图中对象的颜色特征对地图图 像进行规范化处理。在采用一些算法去除噪声后提取道路,对道路进行细化处理。依据道路 和噪声的特征建立一些判据判断道路的正确性,把道路的提取变成了根据判据不断修正道路 的循环过程,实现道路的全自动提取。试验结果表明了该方法具有较高的准确性、全自动化 和通用性。

    标签: 彩色 地图 全自动

    上传时间: 2013-12-25

    上传用户:咔乐坞

  • 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术

    人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术,与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点:(1)与人脸识别方法比较,耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响,同时保留了面部识别图象采集方便的优点,与人脸相比,整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小,数据处理量也更小。(2)与指纹识别方法比较,耳图象的获取是一种被动方式,即通过非接触方式获取耳图像,不存在通过接触传染疾病的机会,因此,其信息获取方式具有容易被人接受的优点。(3)与虹膜识别方法比较,首先,由于人脸和头发的存在,需要在耳识别过程中增加一个耳区域定位步骤,这并不影响耳特征的提取,而眼毛对虹膜的遮挡将直接影响虹膜特征的提取。头发对于耳的遮挡可以容易地避免,而眼毛对于虹膜的遮挡是生理结构决定的,也是难以避免的。其次,就目前的技术而言,虹膜采集需要测试者与采集装置之间的位置在机器发出的语言提示下进行不断地调整,同时要瞪大眼睛,使虹膜尽可能暴露,初试者通常要反复多次调整才能够达到要求,而耳采集方式与脸采集方式基本相同,测试者很容易达到拍摄图象的要求条件。最后,虹膜采集装置的成本要高于耳采集装置。

    标签: 人耳识别 生物特征识别

    上传时间: 2013-12-20

    上传用户:坏坏的华仔