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基于二维特征和Fisher准则函数车牌图像分割

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【作者】 白莹谢国庆王智文

【Author】 BAI Ying1, XIE Guo-qing2, WANG Zhi-wen3 (1. Department of Mathematics and Physics,Fujian Engineering Unversity, Fuzhou 350007,China; 2.School of Software, Fujian Normal University, Fuzhou 350007 ,China; 3.Department of Computer Engineering ,Guangxi University of Technology, Liuzhou 545006, China)

【机构】 福建工程学院数理系福建师范大学软件学院广西工学院计算机工程系 福建福州350007福建福州350007广西柳州545006

【摘要】 以车牌图像的灰度和邻域均值构成二维特征,此二维特征的直方图具有如下的特点:车牌图像中的字符目标区域与背景区域集中在二维特征直方图中的对角线附近。可方便的运用Fisher准则函数在二维特征直方图的对角线找到最佳分割点。实验表明,相对于直接在二维灰度直方图上进行向量分割的方法,不仅能降低误判率,还可将二维问题转化为一维问题,可大大减少可计算量。

  • 【DOI】10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2005.04.009
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】112
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