【摘 要】
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针对使用单一特征在复杂场景下车牌定位效果不佳的问题,提出了一种融合了边缘、颜色、纹理等多种特征的车牌定位算法.该算法将定位过程分为假设生成和假设检验两个阶段：在假设
【机 构】
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沈阳化工大学计算机科学与技术学院,西南民族大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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辽宁省教育厅基金资助项目(L2014171)~~
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针对使用单一特征在复杂场景下车牌定位效果不佳的问题,提出了一种融合了边缘、颜色、纹理等多种特征的车牌定位算法.该算法将定位过程分为假设生成和假设检验两个阶段：在假设生成阶段,使用特征点检测、形态学作为主要技术手段,利用车牌的字符纹理和颜色特征生成候选车牌;在假设检验阶段,使用灰度投影作为技术手段,利用车牌结构的固有特征验证候选并实现定位.实验结果表明：在包含实际场景的车牌图像库中,定位成功率可以达到96.6%,精确度可以达到95.4%,验证了多特征融合算法的合理性和有效性.
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