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一种改进的基于最大类间方差的二值化方法 被引量:5

An Improved Binarization Method based on Maximum Variance between Clusters
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摘要 车牌图像二值化是车辆牌照识别中的关键技术。由于光照不均、曝光不足、动态范围太窄和车牌被污染等原因,车牌图像的质量往往不佳,严重影响了牌照图像二值化效果。该文对一种车牌图像二值化算法--CASDA算法做了改进,能更好地适应不同质量的车牌图像。实验证明了该算法的有效性。 Vehicle license plate binarization algorithms comprise a critical technology in VLPR(Vehicle license plate recognition).Because of the deficiency in illumination, exposure, dynamic range and license plate pollution, the quality of license plate image isalways very poor, that makes the poor quality of binarization image. After analyzing the shortcomings of CASDA algorithm(ClusterAlgorithm Based on Spatial Distribution Analysis), this paper proposes an improved binarization algorithm. The improved approachis robust to poor image. The experiment results have proved the advantages of the proposed algorithm.
出处 《电脑知识与技术(过刊)》 2015年第2X期188-189,195,共3页 Computer Knowledge and Technology
关键词 二值化 CASDA算法 全局阈值 牌照识别 binarization CASDA algorithm Global threshold License-plate Recognition
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参考文献9

二级参考文献15

共引文献70

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引证文献5

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