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- 针对车牌倾斜会降低字符分割和识别准确率的问题,提出了基于区域划分和霍夫变换的倾斜校正方法。定位后的车牌在垂直方向根据阈值划分成高度相同的等分域,然后通过霍夫变换取得所有区域的最大角度值为水平角度值,同样在水平方向从两侧往中间划分等分域,通过霍夫变换取两侧最大角度值为垂直倾斜角度,对水平倾斜进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜进行错位偏移校正。通过区域划分的方法,可以有效降低霍夫变换搜索的区域,从而提高校正速度。实验结果表明:该算法简单、正确率高、鲁棒性好。
- 王越黄龙超李琴
- 关键词：车牌识别倾斜校正霍夫变换
- 一种基于神经网络的车牌倾斜校正的方法
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- 周剑扬陈琼
- 基于低秩纹理特征的车牌倾斜校正方法
- 2017年
- 针对传统的基于直线检测的车牌倾斜校正方法对车牌边缘以及噪声较为敏感,并且不能同时检测车牌在水平和垂直方向的倾斜角度的问题,提出了一种基于低秩纹理特征的车牌倾斜校正方法。车牌图像的低秩先验信息是指对车牌图像,当车牌在图像中处于水平或垂直时,该图像对应的矩阵的秩是最小的。利用该低秩先验,采取一定的步长对车牌图像进行仿射变换,通过寻找最小秩对应的变换参数就可以获取车牌的倾斜参数,进而对车牌进行倾斜校正。实验结果表明,该方法能够准确快速地对车牌进行水平和垂直方向的倾斜校正,对车牌边缘、光照、噪声和分辨率等不敏感,具有一定的实用性。
- 杨鹏
- 关键词：车牌倾斜校正
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