计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2005年
8期
98-100
,共3页
汽车牌照%彩色图像分割%模糊神经网络
汽車牌照%綵色圖像分割%模糊神經網絡
기차패조%채색도상분할%모호신경망락
汽车牌照自动识别系统中由于拍摄得到的字符模糊经常造成分割效果不佳.通常采用的灰度处理方法也丢失了很多颜色信息.本文提出一种基于模糊神经网络的算法,充分利用车牌的颜色信息,根据车牌底色对不同分量进行加强,直接对彩色车牌进行字符分割.实验结果表明,该算法是有效的,尤其是对车牌上汉字的分割效果较以往算法有明显提高.
汽車牌照自動識彆繫統中由于拍攝得到的字符模糊經常造成分割效果不佳.通常採用的灰度處理方法也丟失瞭很多顏色信息.本文提齣一種基于模糊神經網絡的算法,充分利用車牌的顏色信息,根據車牌底色對不同分量進行加彊,直接對綵色車牌進行字符分割.實驗結果錶明,該算法是有效的,尤其是對車牌上漢字的分割效果較以往算法有明顯提高.
기차패조자동식별계통중유우박섭득도적자부모호경상조성분할효과불가.통상채용적회도처리방법야주실료흔다안색신식.본문제출일충기우모호신경망락적산법,충분이용차패적안색신식,근거차패저색대불동분량진행가강,직접대채색차패진행자부분할.실험결과표명,해산법시유효적,우기시대차패상한자적분할효과교이왕산법유명현제고.
