【摘 要】
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近年来,随着科技的进步与发展,车牌图像识别技术的应用己经非常广泛。但是雾霾天气在我国出现的越来越多,特别是北方城市,在雾霾天气下如何做到准确的车牌识别,越来越成为一个很重要的研究方向。在此背景之下本文将雾霾天气下车牌图像识别作为研究方向,根据众多研究人员的研究经验,以Retinex理论为基础,展开了对雾霾图像增强处理方法的研究,并创新地提出了一种结合改进的Retinex算法和暗通道先验去雾算法的融
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近年来,随着科技的进步与发展,车牌图像识别技术的应用己经非常广泛。但是雾霾天气在我国出现的越来越多,特别是北方城市,在雾霾天气下如何做到准确的车牌识别,越来越成为一个很重要的研究方向。在此背景之下本文将雾霾天气下车牌图像识别作为研究方向,根据众多研究人员的研究经验,以Retinex理论为基础,展开了对雾霾图像增强处理方法的研究,并创新地提出了一种结合改进的Retinex算法和暗通道先验去雾算法的融和算法,将图像增强效果提升。运用常用的定位方法以及形态学、投影、区域合并的定位方法。在预处理方法中,研究了车牌増强方法、二值化、边缘检测等方法。其次介绍了几种常用的车牌字符分割算法,并分析了各种算法的特点并对车牌进行校正,去除车牌边框、对字符进行分割以及对车牌字符进行归一化操作,得出分割后图像。最终基于BP神经网络的车牌字符识别模块的操作,并得出良好的结果。
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