一种改进的基于最大类间方差的二值化方法.doc一种改进的基于最大类间方差的二值化方法摘要:车牌图像二值化是车辆牌照识别中的关键技术。由于光照不均、曝光不足、动态范围太窄和车牌被污染等原因,车牌图像的质量往往不佳,严重影响了牌照图像二值化效果。该文对一种车牌图像二值化算法-CASDA算法做了改进,能更好地适应不同质量的车牌图像。实验证明了该算法的有效性。关键词:二值化;CASDA算法;全局阈值;牌照识别中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2015)05-0188-02AnImprovedBinarizationMethodbasedonMaximumVariancebetweenClustersBUFei-yu,ZHUQin,WANGTao(,HunanCityUniversity,HunanYiYang413000)Abstract: priseacriticaltechnologyinVLPR(Vehiclelicenseplaterecognition).Becauseofthedeficiencyini1lumination,exposure,dynamicrangeandlicenseplatepollution,thequalityoflicenseplateimageisalwaysverypoor,thatmakesthepoorqualityofbinarizationimage・ingsofCASDAalgorithm(ClusterAlgorithmBasedonSpatialDistributionAnalysis),:binarization;CASDAalgorithm;Globalthreshold;License-plateRecognition;车牌识别系统中,从汽车彩***像输入到最终车牌号码的获取大致经过如下几个过程:预处理、车牌定位、二值化、字符切分、字符识别[1]。二值化是车牌识别中仅次丁车牌定位的重耍步骤,其效果直接影响到示面的切分和识别。二值化后的车牌要能再现原字符图像,基本不出现笔画断裂和粘连现象,尽量不丢失原字符的特征。各种原因使得拍摄的车牌图像效果不理想,如车牌上光照不均;车牌污损造成字符笔画不清或粘连;汽车行驶较快使拍得的车牌模糊;所拍图像中存在噪声干扰。以上原因极大地影响了车牌图像二值化效果。为此,须对车牌图像二值化算法做深入细致的研究。1车牌图像二值化算法概述车牌图像二值化可采用全局阈值方法或局部阈值方法,常用的方法有下述几种:Otsu二值化算法[2]Otsu算法基本思想:取一个阈值T,将图像像素按灰度分为大于等于T和小于T两类,求出两类像索的类间方差[o2B]和类内方差[o2A],使[o2Bo2A]最大的T即为最佳二值化阈值。Otsu算法具有算法简单、自适用性较强,基于图像的整体特性,可推广到多阈值等优点,
一种改进的基于最大类间方差的二值化方法 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.