【摘 要】
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针对Hough变换无法校正无边框车牌和Radon变换计算量大的问题,提出一种融合Hough变换与Radon变换的车牌倾斜校正方法。通过设置车牌的有效检测区域,利用自适应Kirsch算子提取
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院;
【基金项目】
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河北省科技支撑计划(11213518D)
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针对Hough变换无法校正无边框车牌和Radon变换计算量大的问题,提出一种融合Hough变换与Radon变换的车牌倾斜校正方法。通过设置车牌的有效检测区域,利用自适应Kirsch算子提取水平边缘,融合Hough与Radon变换的车牌倾斜校正算法可以对有边框和无边框的车牌图像更快速地进行处理。实验选用200张人工倾斜车牌图片用于检验由算法获得的倾斜角度的准确性,选用400张自然倾斜车牌图片,用于对比Hough变换法、Radon变换法和融合算法三种算法的速度和校正正确率。该算法在Matlab平台下,角度在[-20°,20°]范围内的平均执行速度为0.38 s,校正正确率达到90%以上。实验证明,该算法计算量小,正确率高,鲁棒性好。
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