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找出其由正至负的点，也就是局部最小值。但是并不是所有的局部最小值之间都能称为峰的，它可能附属邻近的一个峰，因而要确定哪一个局部最小值是峰谷，哪一个是毛刺。如何判决峰的独立性呢？本文采取了3个判决依据： paper51.com 1. 独立峰具有一定峰顶和峰谷的落差，当局部最大值和邻近的局部最小值的差大于阈值，则该局部最小值为谷底，反之则为毛刺。 copyright paper51.com 2．独立峰具有一定的宽度，这是由车牌的宽度信息决定的。 http://www.paper51.com 3．独立峰具有一定的面积，这是因为在经过边缘提取，二值化后，在车牌区域具有明显的纹理特征。 paper51.com 在光照均匀和背景不是很复杂的图像中，车牌的峰值特性十分明显，很容易就可以定位出车牌区域的水平位置。但在光照不均匀或背景复杂的图像中峰值特性就不是很明显了。如何准确地确定局部最小值是否为谷底，关键在于阈值的选取。 内容来自论文无忧网 www.paper51.com 2.3.2 车辆牌照的垂直定位 内容来自论文无忧网 www.paper51.com 根据车牌的特征可以知道，车牌在垂直方向的投影呈现有规律的“峰、谷、峰”的分布。字符与字符之间的间隔是近似相等的，而且字符的宽度是近似相等的，而车 内容来自论文无忧网 www.paper51.com
http://www.paper51.com （a）二值化图像 （b）水平投影图 http://www.paper51.com 图2-2 水平投影 内容来自论文无忧网 www.paper51.com 牌具有7个字符，所以车牌区域在垂直方向上的投影应该存在6个低谷点，而且相邻低谷点之间的距离是近似相等的，第二和第三字符之间的距离略大于其他字符间的距离。但在现实中得到二值图像的“峰、谷、峰”的特点并不十分明显，采用这种方法对车牌的垂直位置进行定位效果不是很好，本文考虑使用形态学与投影法相结合的方法来对车牌进行垂直定位，下面简单介绍图像形态学[9]。 paper51.com
最初形态学是生物学中研究动物和植物的一个分支，后来也用数学形态学来表示以形态学为基础的图像分析数学工具。形态学的基本思想是使用具有一定形态的结构元素来度量和提取图像中的对应形状，从而达到对图像进行分析和识别的目的。数学形态学可以用来简化图像数据，保持图像的基本形状特性，同时去掉图像中与研究目的无关的部分。使用形态学操作可以实现增强对比度、消除噪声、细化、填充和分割等常用的图像处理任务。 http://www.paper51.com 数学形态学的数学基础和使用的语言是集合论，其基本运算有四种：膨胀(Dilation ) 、腐蚀(Erosion )、开启(Open)和闭合(Close )。基于这些基本运算还可以推导和组成各种数学形态学运算方法。其运算对象是集合，通常给出一个图像集合和一个结构元素集合，利用结构元素对图像进行操作。结构元素是一个用来定义形态操作中所用到的邻域的形状和大小的矩阵，可以具有任意的大小和维数。下面简单介绍一下以上4种运算。 内容来自www.paper51.com |