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基于PCNN的车牌分割技术 基于PCNN的车牌分割技术 摘要: 车牌分割是车辆识别中的重要环节之一,对于提高车牌识别的准确性和效率具有关键作用。本论文提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,PCNN)的车牌分割技术。该方法结合了PCNN对于图像的边缘检测和车牌区域提取的特点,能够有效地对车牌与背景进行分离,并具备较好的鲁棒性和精确度。实验证明,该方法在不同场景下都能够实现高效准确的车牌分割。 关键词: 车牌分割,脉冲耦合神经网络,边缘检测,车牌区域提取 1.引言 车牌分割是车辆识别系统中的关键步骤之一。它的目的是将车牌从整个车辆图像中分离出来,为后续的字符识别和车牌识别提供准确的图像。然而,由于汽车牌照的位置、大小、颜色等方面的多样性,车牌分割一直是车辆识别中的难点之一。 2.相关工作 在过去的几十年里,有许多不同的方法被提出用于车牌分割。其中,基于传统图像处理算法的方法,如边缘检测、二值化和形态学操作等,曾经是最常用的方法之一。然而,这些方法在面对车牌区域具有较大变化的情况下,往往效果不佳。近年来,随着深度学习的兴起,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)在车牌分割中的应用也得到了广泛研究。 3.PCNN原理 脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,PCNN)是一种模拟生物视觉系统的神经网络,具有较好的图像处理能力。其原理是通过模拟神经元之间的电脉冲传递和脉冲耦合机制,实现图像的边缘检测和分割。PCNN具有较强的适应性和鲁棒性,在处理车牌分割问题上表现出良好的效果。 4.基于PCNN的车牌分割方法 基于PCNN的车牌分割方法分为以下几个步骤:首先,对输入图像进行预处理,包括图像增强、滤波和降噪等。然后,使用PCNN对预处理后的图像进行边缘检测,提取出车牌区域的大致位置。接下来,通过阈值分割和形态学操作,进一步细化车牌区域并去除非车牌区域。最后,对分割后的车牌区域进行修正和校正。 5.实验结果与分析 本论文使用了包含多种不同车牌样本的数据集进行实验。经过对比实验,我们发现基于PCNN的车牌分割方法在不同场景下都能够达到较好的分割效果,并且能够有效提高车牌识别的准确性和效率。 6.结论与展望 本论文提出了一种基于PCNN的车牌分割方法,通过模拟神经视觉系统的工作原理,能够对车牌与背景进行有效分离。实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性和精确度,在不同场景下都能够实现高效准确的车牌分割。然而,由于车牌分割问题的复杂性,仍然存在一些挑战和改进的空间,如对复杂背景的处理和车牌倾斜的校正等。因此,未来的研究可以继续深入探索基于PCNN的车牌分割技术,并结合其他先进的图像处理算法,进一步提高车牌识别的准确性和实时性。 参考文献: [1]Wu,J.,&Zheng,N.(2002).Vehiclelicenseplateidentificationwithcolorimageprocessing.ImageandVisionComputing,20(5–6),401–417. [2]Wu,J.,&Yu,X.(2007).Anovelvehiclelicenseplatelocalizationenhancingtechnique.PatternRecognition,40(4),1292–1304. [3]Zhu,J.,Xiong,Z.,Li,W.,&Yu,S.(2016).Vehiclelicenseplaterecognitionbasedondeepneuralnetworks.Neurocomputing,200,136–148. [4]Bianco,S.,Buzzelli,M.,&Schettini,R.(2013).Arecognition-basedneuralapproachforvehiclelicenseplateidentification.NeuralNetworks,48,43–53.

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