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08 2017 档案

车牌识别（一）-车牌定位
摘要：在对车牌识别过程中，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以目的转化为寻找矩形特征，常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调，国内的车牌往往是蓝底白字，可以采用图像的色调或者饱和度特征，进入生成二值图，定位车牌 阅读全文
posted @ 2017-08-15 20:07 bldong 阅读(35806) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数字图像处理-形态学研究
摘要：形态学变化本质是数学上一个分支，是基于形状的一系列图像处理操作。一、基础理论 形态学的主要用途是获取物体拓扑和结果信息，通过物体结构一系列运算，得到物体更本质的形态。在图像处理的主要应用有： 1、利用形态学处理图像，用于改善图像质量目的，比如通过原图像减去顶冒图像用于提高对比度 2、描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积、连通、颗粒度、骨架和方向性。... 阅读全文
posted @ 2017-08-08 16:40 bldong 阅读(1878) 评论(0) 推荐(0) 编辑
图像阈值化-threshold、adaptivethreshold
摘要：在图像处理中阈值化操作，从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。opencv的二值化操作函数，如果你是一位经验丰富的专业人员，可以发现阈值化操作有很多小技巧，不只是单单调用二值化操作函数，就完成阈值化操作，往往还是结合形态学处理。 阈值化... 阅读全文
posted @ 2017-08-04 14:32 bldong 阅读(13641) 评论(0) 推荐(1) 编辑
图像增强算法（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）
摘要：一、图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节，增加其清晰度，减少噪点等。图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，比如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为高通滤波器，当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主。一般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对比度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积、二值化等，上述四个步骤... 阅读全文
posted @ 2017-08-03 17:10 bldong 阅读(40875) 评论(0) 推荐(4) 编辑
图像处理-拉普拉斯算法
摘要：一、引言 图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算，因此可以对图像进行逆运算，如微分运算能够突出图像细节，使图像变得更为清晰。由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用可增强图像中灰度突变的区域，减弱灰度的缓慢变化区域。二、卷积算法2.1卷积原理 因此，锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理，产生描述灰... 阅读全文
posted @ 2017-08-01 17:48 bldong 阅读(17560) 评论(0) 推荐(3) 编辑
自适应阈值二值化算法
摘要：一、前言 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时，照相机获得的图像并不是真正的黑白图像。不管从什么角度拍摄，这幅图像实际上是灰度或者彩色的。除非仔细的设置灯光，否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果。不像在扫描仪或打印机内部，想控制好桌子表面的光源是非常困难的。这个开放的空间可能会受到台灯、吊灯、窗户、移动的影子等影响。人类的视觉系统能自动补偿这些，但是机器没有考虑到这... 阅读全文
posted @ 2017-08-01 16:19 bldong 阅读(21862) 评论(3) 推荐(1) 编辑

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