资料介绍
基于DCT域的公路车牌定位算法
基于DCT域的公路车牌定位算法
1 引 言
车辆牌照识别( VLPR: V ehic le L icense PlateRecognit iON)
系统作为一个专用的计算机视觉系统，能够自动摄取车辆图像并识别出车牌。这个系统
可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同
场合。汽车牌照定位是车牌识别的难点， 因此，
公路车牌定位算法的研究有着重要而实用意义。车牌识别在图像处理技术中是典型的先
分割目标进而识别的应用实例。类似的应用包括信封上邮政编码的分割与识别、货运列
车车型车号的自动分割和识别、文字的识别等等。虽然车辆牌照识别系统是一个针对车
牌识别的专用系统， 然而对它的研究定会对上述类似问题的研究起到推动作用。
关于车牌定位已有很多方法提出，
如基于数学形态学的定位方法：基于颜色的定位方法 ，
这种方法主要利用彩色空间的信息， 实现车牌定位，
包括彩色边缘算法、颜色距离、相似度算法和基于边缘的颜色对方法等;
基于遗传算法提取汽车牌照的方法：基于神经网络的车牌定位方法。
针对各种车牌定位算法的优缺点， 提出基于DCT变化的车牌定位算法，
该方法在DCT 数据中，提取出一种基于加权频率的车牌区新特征，
然后经过自适应阈值分类， 采用基于投影法的车牌区分割方法， 直接在DCT
域实现车牌的快速定位。该方法可使定位矩形框紧凑地包围车牌区域，
有效降低误检率， 且运算复杂度较低， 有利于实现复杂背景中车牌的快速定位。
2 车牌定位算法
2. 1 离散余弦变换
离散余弦变换( DCT )是利用傅立叶变换的对称性，
采用图像边界褶翻操作将图像变换为偶函数形式，
然后对这样的图像进行二维离散傅立叶变换， 变换后的结果将仅包含余弦项，
故称之为离散余弦变换。DCT可以将图像描述为不同幅值和频率的正
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