导读:本文包含了校正倾斜车牌论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:边缘检测,图像滤波,透视变换
校正倾斜车牌论文文献综述
于浩然[1]（2019）在《基于MATLAB的倾斜车牌校正》一文中研究指出但是在多种情况下很多客观因素会导致车辆牌照的倾斜与变形,比如摄像机的位置,车辆的位置以及噪声干扰等,会影响车牌的准确识别。本文综合了两种边缘检测算法,以及两种噪声滤波方法。通过对这些算法的对比分析和归纳,并且优化,得出从去除噪声预处理到识别车牌倾斜角度,再进行旋转校正的一套流程方法。而对于具有形变的车牌,则运用透视变换技术来变换形变车牌从而进行校正。通过多次实验,得出了一套可以准确校正车牌的程序,并具有较好的鲁棒性。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2019年13期）
钟彩,唐婧,杨兴耀[2]（2019）在《车牌定位及倾斜校正技术研究》一文中研究指出文章主要针对车牌定位及倾斜校正技术为中心,分别介绍了车牌定位与倾斜校正的前提以及具体定位与校正措施。目的在于全面应用车牌定位及倾斜校正技术,提高车牌识别准确性,为智能交通管理的实现提供更有利的条件与支持。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年03期）
许珊珊[3]（2018）在《车牌图像倾斜校正算法的研究》一文中研究指出车牌图像倾斜校正是车牌识别中非常关键的任务,也是最重要的部分之一,倾斜车牌对其字符分割和识别具有不利影响。本文介绍了Hough变换和Radon变换,以及其在车牌图像倾斜校正中的实现。实验结果表明,这两种方法实现简单,并且能够快速准确地得到倾斜角度并对图像进行倾斜校正。(本文来源于《内江科技》期刊2018年05期）
罗正华,柳进,陈凯[4]（2017）在《基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术》一文中研究指出随着计算机图像处理技术的发展,车牌识别已经成为计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用领域之一,车牌识别技术在智能交通系统中显得尤为重要.基于改进倾斜校正算法的车牌识别的算法,对含有车辆牌照的图片进行图像滤波、图像增强、车牌定位、车牌的字符分割和字符识别.对车牌定位技术和车牌倾斜校正技术进行改进,以应对复杂的环境变化.实验表明,车牌的识别率有明显的提升.(本文来源于《成都大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
许超,刘金阳,凌翔[5]（2017）在《基于低秩纹理变换不变性的车牌倾斜校正方法》一文中研究指出文章提出一种适用范围更广的基于低秩纹理变换不变性的车牌倾斜校正方法。首先将车牌图像看成一个矩阵,然后利用对称规则结构的低秩特性把经过旋转、仿射等变换的图像恢复成低秩纹理。根据不同的环境条件,对随机拍摄的倾斜车牌图像进行校正,实验表明即使面对一些如无边框、车牌污染、环境光遮蔽、噪声大等恶劣条件,采用所提出的方法也得到了很好的校正结果。文中提出了一种借助于图像整体信息进行倾斜校正的新思路,该方法摒弃了以往考虑角点、边缘等局部特征的思路,具有更高的精确度和鲁棒性。实验结果证实所提出的方法是有效的,且满足整个识别系统的实时要求。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2017年05期）
杨鹏[6]（2017）在《基于低秩纹理特征的车牌倾斜校正方法》一文中研究指出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。(本文来源于《浙江工贸职业技术学院学报》期刊2017年01期）
王越,黄龙超,李琴[7]（2017）在《基于区域划分和霍夫变换的车牌倾斜校正》一文中研究指出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。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2017年03期）
褚慧君,朱宏辉,高军[8]（2017）在《基于改进的投影检测车牌倾斜校正算法》一文中研究指出针对Hough检测法和旋转投影法的缺陷,提出了一种基于改进的投影检测车牌倾斜校正算法。首先通过水平投影与Hough检测结合确定水平倾斜角,并且进行水平校正;然后利用垂直投影与Radon变换结合确定垂直倾斜角,以检测到的垂直倾斜角对图像进行垂直校正,最后对若干张倾斜车牌图片进行实验。实验表明,改进算法相对经典的Hough检测法、Radon变换法等有着更高的准确率和适用性。(本文来源于《物流技术》期刊2017年01期）
许超[9]（2016）在《车牌图像的可视性增强与倾斜校正研究》一文中研究指出近年来交通需求的日益增大,道路交通存在的矛盾越来越尖锐,交通的智能化是整个交通生态环境中必不缺少的一课。而其中应用最广的自动车牌识别技术更是重要的一环,为了给车牌识别提供更有质量的图像源,文章研究其中两个方面的问题,即车牌图像的可视性增强和倾斜校正。首先在车牌图像的可视性增强方面,本文主要针对图像的噪声以消除其所带来的视觉影响。在图像去噪非局部框架中,利用低秩模型的核范数最小化并将图像的先验信息用权重系数的手段体现出来。文章中利用了矩阵较大奇异值在作用上具有高优先级这一性质并给较大奇异值赋予较小权值以达到较小的收缩,提出加权核范数最小化图像去噪方法。通过实验论证,该方法在主观视觉上整体和细节都获得了较之前方法的优势,而且其峰值信噪比也得到了较高的值。车牌识别中的另一方面,图像倾斜同样是字符分割乃至识别中重要的一步。基于此,提出一种适用范围更广的基于低秩纹理变换不变性的车牌倾斜校正方法。先将车牌图像看成一个矩阵,然后利用对称规则结构的低秩特性把经过旋转、仿射等变换的图像恢复成低秩纹理。根据不同的环境条件,对随机拍摄的倾斜车牌图像进行校正,实验表明即使面对一些如无边框、车牌污染、环境光遮蔽、噪声大等恶劣条件,文章的方法也得到了出色的校正结果。文章提出了一种借助于图像整体信息进行倾斜校正的新思路,由于该方法摒弃了以往的从角点、边缘等局部特征的角度,因此具有更高的精确度和鲁棒性。实验结果也证实了文章中方法的有效性且满足整个识别系统的实时要求。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2016-04-01）
程磊,程伟[10]（2015）在《基于数学形态学的车牌定位与倾斜校正的方法》一文中研究指出为了准确定位车牌的位置与车牌的倾斜校正,提出一种基于数学形态学的车牌定位与基于hough变换和radon变换车牌校正的方法,主要步骤包括:灰度变换,边缘检测,形态学处理,基于行列投影的车牌定位,利用hough变换的车牌水平校正,radon变换的字符垂直校正。实验表明,这一方法能够准确的实现车牌的定位与倾斜校正。(本文来源于《科技视界》期刊2015年23期）
校正倾斜车牌论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章主要针对车牌定位及倾斜校正技术为中心,分别介绍了车牌定位与倾斜校正的前提以及具体定位与校正措施。目的在于全面应用车牌定位及倾斜校正技术,提高车牌识别准确性,为智能交通管理的实现提供更有利的条件与支持。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
校正倾斜车牌论文参考文献
[1].于浩然.基于MATLAB的倾斜车牌校正[J].内燃机与配件.2019
[2].钟彩,唐婧,杨兴耀.车牌定位及倾斜校正技术研究[J].计算机产品与流通.2019
[3].许珊珊.车牌图像倾斜校正算法的研究[J].内江科技.2018
[4].罗正华,柳进,陈凯.基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术[J].成都大学学报(自然科学版).2017
[5].许超,刘金阳,凌翔.基于低秩纹理变换不变性的车牌倾斜校正方法[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2017
[6].杨鹏.基于低秩纹理特征的车牌倾斜校正方法[J].浙江工贸职业技术学院学报.2017
[7].王越,黄龙超,李琴.基于区域划分和霍夫变换的车牌倾斜校正[J].重庆理工大学学报(自然科学).2017
[8].褚慧君,朱宏辉,高军.基于改进的投影检测车牌倾斜校正算法[J].物流技术.2017
[9].许超.车牌图像的可视性增强与倾斜校正研究[D].合肥工业大学.2016
[10].程磊,程伟.基于数学形态学的车牌定位与倾斜校正的方法[J].科技视界.2015