基于图像的车牌缺损区域恢复识别算法研究

• 作者: 姚旭东 贾大春
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 车牌图像识别 高斯模型 像素概率
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 页码范围: 181-183
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

针对当外界天气、光照条件恶劣的时候，存在采集的车牌图像像素丢失的问题，导致无法准确识别车牌内容，文中提出一种基于改进高斯模型的残缺车牌图像像识别算法．首先对待检测图像进行亮度补偿、边缘检测、倾斜校正等预处理，通过将图像划分为若干个矩形子区域，计算各子区域的灰度平均值作为提取的图像初始特征，计算初始特征的先验概率并对后验概率进行修正，实现了对缺损区域特征值的校正，最后建立高斯模型完成车牌图像的识别，克服了传统方法无法准确识别残缺车牌图像的问题．实验证明：这种方法能够准确识别恶劣天气下的车牌图像像，取得了不错的效果．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚旭东		15	81	5.0	8.0
2	贾大春		3	7	1.0	2.0