基于颜色对特征点主成分分析的车牌校正方法

• 作者: 吴一全 黄骥
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌 倾斜校正 颜色对 主成分分析
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理和编码
• 页码范围: 642-646
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4116字
• 语种: 中文

摘要

为了在车牌的倾斜校正过程中减少车牌边框和噪声干扰的影响,并简化计算过程,提出了一种基于颜色对特征点主成分分析(PCA)的车牌水平校正方法.该方法根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特点,首先在原始车牌图像中提取颜色对特征点,并将所有颜色对特征点视为待分析的样本;然后构建这些样本特征点的2维散布矩阵,并通过主成分分析求出其主成分方向,该主成分方向就是车牌的水平倾斜方向;最后再进行相应的旋转,即可获得校正后图像.由于这种方法将车牌的颜色信息和边缘信息融合后共同使用于车牌的校正过程.同时将搜索图像倾斜角度转换为2维实对称矩阵进行计算,从而简化了计算.通过编程对实际车牌图像进行的实验结果证明,该方法对于边框不清或含有噪声干扰的图像仍然能取得较好的校正结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一全	南京航空航天大学信息科学与技术学院通信与信息工程系	198	2249	23.0	36.0
2	黄骥	南京航空航天大学信息科学与技术学院通信与信息工程系	1	35	1.0	1.0