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doc 基于数字图像处理的车牌定位与识别 ㊣ 精品文档 值得下载

🔯 格式:DOC | ❒ 页数:35 页 | ⭐收藏:0人 | ✔ 可以修改 | @ 版权投诉 | ❤️ 我的浏览 | 上传时间:2022-06-25 20:19

《基于数字图像处理的车牌定位与识别》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....最后选最佳匹配作为结果。模板匹配的主要特点是实现简单,当字符较规整时对字符图像的缺损污迹干扰适应力强且识别率相当高。综合模板匹配的这些优点我们将其用为车牌字符识别的主要方法。模板匹配是图象识别方法中最具代表性的基本方法之,它是将从待识别的图象或图象区域,中提取的若干特征量与模板,相应的特征量逐个进行比较,计算它们之间规格化的互相关量,其中互相关量最大的个就表示期间相似程度最高,可将图象归于相应的类。也可以计算图象与模板特征量之间的距离,用最小距离法判定所属类。然而......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....运算,所有标准模板如图所示而将待识别字符与标准字符模板进行逻辑与运算之所以能够达到识别目的,其原理是当待识别字符与相应的字符模板匹配时结果较为清晰,与其余模板匹配时会变得很模糊,具体如图所示。图,和中的分别表示字符和的标准模板,表示待识别字符,表示待识别字符分别与这三个标准模板进行匹配后的结果从上述三幅图中可以很容易看出,图中的模板,应为待识别字符的识别结果在实际的识别过程中,计算机需要定的判别规则才可以将正确的识别结果自动输出。这就需要引入判别函数,而本文则是选取了两个判别函数......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....把每幅相减后的图的值个数保存,即为识别出来的结果。对于光照条件不理想的图象,可先进行次图象增强处理,使得图象灰度动态范围扩展和对比度增强,再进行定位和分割,这样可以提高分割的正确率。而采用了色彩通道的牌照区域分割算法充分利用了牌照图象的色彩信息,简化了算法的实现,加快了图象的处理速度,具有较高的检出正确率,而且整个过程用语言编程实现,无时间滞后感,可以满足实时检出的要求。但是在设计的过程中发现,使用另幅图像后,识别效果始终没有那么理想。需要做定的设置后才能识别出相应的字符......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....郑南宁,张西宁,戴莹,朱海安行驶车辆牌照自动识别系统西安交通大学学报二论文集郑影基于的汽车牌照定位与识别系统的设计吉林大学硕士学位论文,基于数字信号处理的车牌定位与识别广东工业大学硕士学位论文三期刊报纸张俭鸽,李娜车牌定位在中的实现中国科技信息张丽伟,张晶基于图像处理的车牌定位方法的研究长春工程学院学报自然科学版李宇成,阴亮基于图像的运动车辆速度测量北方工业大学学报......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....与对应的所代表的标准模板为识别结果步骤通过将正确的识别结果输出识别结果及对比此处采用相减的方法来求得字符与模板中哪个字符最相似,然后找到相似度最大的输出。汽车牌照的字符般有七个,大部分车牌第位是汉字,通常代表车辆所属省份,紧接其后的为字母与数字。车牌字符识别与般文字识别在于它的字符数有限,汉字共约多个,大写英文字母个,数字个。为了实验方便,结合本次设计所选汽车牌照的特点,只建立了个数字个字母与个数字的模板。其他模板设计的方法与此相同。首先取字符模板,接着依次取待识别字符与模板进行匹配,将其与模板字符相减......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....然后将它们二值化,得到相应的二值矩阵,分别记为,和将数字图像进行二值化的命令为,其中,表示图片名称表示图片格式步骤将待识别字符与标准模板逐进行逻辑与运算,即将二值矩阵分别与二值矩阵二进行逻辑与,运算,得到相应的二值矩阵。二逻辑与运算对应的命令为,步骤根据预先设计好的判别函数,得出最终的识别结果本文采用了两个判别函数,分别为上述两个函数中,表示求矩阵中所有元素的和在函数中,与凡所对应的乓代表的标准模板为识别结果......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....曾致远,周建中种自适应车牌图像定位新方法中国图象图形学报总结,需要分割。字符归化般分割出来的字符要进行进步的处理,以满足下步字符识别的需要。但是对于车牌的识别,并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。在此只进行了归化处理,然后进行后期处理。第五章字符识别字符的识别目前用于车牌字符识别中的算法主要有基于模板匹配的算法以及基于人工神经网络的算法。基于模板匹配的的基本过程是首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....从而达到对图片进行识别的目的是处理矩阵运算的强大软件,所以本文的整个识别过程都是通过来实现的首先以二维图像的处理为例介绍下传统的模板匹配算法。算法的基本思想是将归化的字符二值图像与模板库中的字符二值化图像逐个进行匹配,采用相似度的方法计算车牌字符与每个模板字符的匹配程度,取最相似的就是匹配。匹配时相似度函数定义为其中,为待识别车牌字符图像中像素点,的灰度值,这里的取值为或为模板字符图像中像素点,的灰度值,这里的取值为或和为模板字符点阵横向和纵向包含的像素个数......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....产生较大的噪声干扰,或图象经预处理和规格化处理后,使得图象的灰度或像素点的位置发生改变。在实际设计模板的时候,是根据各区域形状固有的特点,突出各类似区域之间的差别,并将容易由处理过程引起的噪声和位移等因素都考虑进去,按照些基于图象不变特性所设计的特征量来构建模板,就可以避免上述问题。模版匹配法原理简介要对个车牌字符进行识别,首先是将这个车牌字符的图片输入电脑,而要对它进行处理,就要将它转化为计算机可以识别的语言由于每个待识别字符都是以数字图像的形式存在的,因此将待识别字符的图片通过转化为矩阵......”

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