水平和垂直变换的基本含义

《水平和垂直变换的基本含义》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、２００９年第２３卷第５期测试技术学报Ｖｏｌ．２３　Ｎｏ．５　２００９（总第７７期）JOURNALOFTESTANDMEASUREMENTTECHNOLOGY（ＳｕｍＮｏ．７７）文章编号：１６７１-７４４９（２００９）０５-０４５２-０５Ｒａｄｏｎ变换在倾斜车牌图像校正中的应用贡丽霞，白艳萍（中北大学理学院，山西太原０３００５１）摘要：　倾斜车牌图像的校正是车牌识别中的重要环节之一．根据Ｒａｄｏｎ变换思想，对三种倾斜方式提出了相应的校正方法．用数学形态学的方法对车牌图像进行边缘检测；利用Ｒａｄｏｎ变换检测车牌

2、倾斜角度，对水平方向进行旋转无损校正，对垂直方向进行双线性插值错位偏移校正．实验结果表明该方法是快速有效的．关键词：　Ｒａｄｏｎ变换；倾斜校正；边缘检测；双线性插值中图分类号：　ＴＰ３９１　　文献标识码：ＡApplicationofRadonTransformationtoLicensePlateSlantCorrectionＧＯＮＧＬｉｘｉａ，ＢＡＩＹａｎｐｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１，Ｃｈｉｎａ）Abstract：　Ｉｍ

3、ａｇｅｓｋｅｗｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎ１ｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅＲａｄｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｔｈｒｅｅｉｎｃｌｉｎｅｄｗａｙｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｅｄｇｅｏｆｔｈｅｐｌａｔｅｉｍａｇｅｉｓｄｅｔｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ．Ｎｅｘｔ

4、，ｌｏｓｓｌｅｓｓｒｏｔａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｆｏｒｔｈｅｔｉｌｔｐｌａｔｅａｌｏｎｇｔｈｅｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌｉｎｅ，ａｎｄｂｉｌｉｎｅａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｏｆｆｓｅｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｉｓｍａｄｅａｌｏｎｇｔｈｅｖｅｒｔｉｃａｌｌｉｎｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｖａｌｉｄ．Keywords：Ｒａｄｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｔｉｌｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ；ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｂｉｌ

5、ｉｎｅａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ０　引言车牌自动识别过程包括图像获取、车牌定位、车牌校正、字符分割及字符识别，其中图像的获取一般是通过固定架设在通道上方及两旁的ＣＣＤ摄像机拍摄得到，由于受到采集镜头与车牌之间的距离、汽车驾驶速度以及司机所挂车牌位置等的影响，牌照总有一定的倾斜度．这就给字符分割带来不利影响，造成误分割和车牌识别率的下降．因此，需要在字符分割之前进行车牌的倾斜校正．目前研究倾斜校正问题一般采用的方法有：①用Ｈｏｕｇｈ变换法检测车牌的边框直线，进而确定车牌磁收稿日期：２００９-０２-２１基金

6、项目：２００９年国家自然科学基金资助项目（６０８７６０７７）；２００９年省自然科学基金资助项目（２００９０１１０１８-３）作者简介：贡丽霞（１９８３-），女，硕士生，主要从事计算机科学中的数学问题研究通信作者：白艳萍（１９６２-），女，教授，主要从事应用数学研究．（总第７７期）Ｒａｄｏｎ变换在倾斜车牌图像校正中的应用（贡丽霞等）４５３的倾斜角，它对边框明显的车牌效果很好，校正精度较高，但当牌照边框有磨损变形或牌照本身无边框时，效果较差；②用主成份分析法对二值化后的车牌图像直接进行数值计算，用特征向量的方法进

7、行校正，但要求实测图像的二值化图像非常精确；③投影法对投影图形状进行分析，但是由于需要计算每个倾斜角度的投影形状，因此其计算量非常大．本文利用Ｒａｄｏｎ变换思想提出倾斜车牌图像的校正方法，在水平方向进行旋转无损校正，垂直方向进行双线性插值错位偏移校正．大量实验表明，该方法简单实用，对光照不敏感，抗干扰性强．１　数学形态学边缘检测由于车牌里面内容丰富，有汉字、英文字母和阿拉伯数字，为了避免被车牌内容干扰，所以对车牌进行Ｒａｄｏｎ变换，检测水平边和垂直边之前，需要对车牌图像进行预处理．数学形态学是一种非线性滤波

8、方法，可以用于抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割等图像处理问题．其基本的形态运算是腐蚀和膨胀，并通过腐蚀与膨胀还可以构成开运算和闭运算．许多常用的边缘检测算子通过计算图像中局部小区域的差分来工作，它们对噪声较敏感且常在检测边缘的同时加强噪声．而形态边缘检测器主要用到形态梯度，虽对噪声也较敏感但不会加强或放大噪声．设用A表示图像，B表示结构元素（A和B均为集合），最基本的形态学梯度定义如下Ｇｒａｄ１＝（A磑B）