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车牌定位是车辆监控的基础。 单一特征在特定的场合中定位准确,但是在实际生活场景中单一特征存在着很多缺陷。 基于上述问题,提出了一种基于 Gabor 滤波器多种特征融合的车牌定位算法。 该算法在实现过程中主要分为三个阶段,第一阶段是根据车牌图像大小和特点生成 Gabor 滤波核,使用 Gabor 滤波器对车牌图像进行滤波,生成车牌图像的特征图,再对滤波后的图像使用数 学形态学操作,将车牌区域连接形成连通区域。 第二阶段通过车牌的长宽比以及车牌字符个数进行筛选,得到车牌的候选区域,然后再使用车牌的字符纹理和字符角点邻域颜色,在候选区中进行筛选,生成候选区域。 第三阶段验证候选,使用颜色方差和灰度投影确定候选。 实验表明,在该图像库中,车牌区域定位的成功率达到了 95.7% ,证明了该算法是一种可行性较高的车牌定位算法。

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《基于 Gabor 滤波多特征融合的车牌定位算法》

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文件号：061799

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