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摘要:
基于CV(Chan-Vese)模型图像分割方法的不足, 提出了一种改进的自适应图像分割方法, 用于汽车车牌的字符识别. 在这一方法中, 为了避免初始位置差异对于分割效率的影响, 设计了更为合理的分割流程. 水平集合理论配合优化迭代算法, 给出多个局部初值, 大大增强了分割算法的自适应性能. 实验结果表明, 相比于CV模型图像分割方法, 改进自适应图像分割方法的准确率更高, 适用于汽车车牌图像的分割.
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文献信息
篇名 基于改进自适应图像分割算法的车牌识别技术研究
来源期刊 西南师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 汽车车牌 字符分割 模板匹配 自适应分割
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 28-33
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 4362字 语种 中文
DOI 10.13718/j.cnki.xsxb.2017.05.005
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘智 广西科技大学网络与现代教育技术中心 6 13 2.0 3.0
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期刊影响力
西南师范大学学报(自然科学版)
月刊
1000-5471
50-1045/N
大6开
重庆市北碚区天生路2号
78-22
1957
chi
出版文献量(篇)
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