基于边缘检测的车牌定位方法--《信息与电脑(理论版)》2010年04期
基于边缘检测的车牌定位方法
【摘要】：根据图像处理理论基础知识和现有技术基础上,对现有定位的算法进行了分析,提出了基于边缘特征的车牌定位方法。经试验验证,结果表明所用方法是有效的,该方法提高了定位准确率,也缩短了定位所用时间,达到了预期目的。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
1.引言随着社会的发展,车辆的急剧增长为交通管理提出了巨大的挑战,借助与计算机手段进行交通管理的智能交通系统(ITS:IntelligentTrafficSystem)也应运而生。车牌识别技术是智能交通的核心软件,其中的车辆定位又是车牌识别技术中的关键,也是本文重点讨论的对象。通常的车牌
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额头发际边缘都是斑点，这是什么
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额头发际边缘都是斑点，这是什么斑、能去掉吗？怎么引起的
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指导意见：可能是皮肤属于油性皮肤，皮脂腺过于发达，皮脂分泌过旺。如果毛孔被堵塞或者是因为其它原因导致排油不畅，那么皮脂腺继续分泌，皮脂就在毛孔中累积起来，突起、成为痘痘.
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指导意见：你好. 可以激光去掉的.生活上应该减少刺激性食物,忌油腻，忌腥荤,平时注意避免劳累，多食蔬菜水果
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病情分析： 你好，从你的描述来看，祛斑:面部如果有雀斑、黑斑，意见建议：将白术浸于白醋中，密封7天后取白术擦拭有雀斑和黑斑的部位，每天坚持使用，日久雀斑和黑斑会逐渐变浅甚至消褪。效果因人而异，建议在不损伤皮肤的情况下试用。
问我能去掉脸上的斑吗
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病情分析： 您好:激光去斑是目前祛斑中最好的一种，激光去雀斑方法不会损伤正常皮肤组织，意见建议：建议这种方法是将特定波长的激光光束透过表皮和真皮层，破坏色素细胞和色素颗粒，碎片经由体内的巨噬细胞处理吸收，安全不留疤痕，从根本上解决了以往去斑方法的弊端。
问如何去掉这类斑，点
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专长：妇科病的诊断与治疗
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问题分析：斑是由于皮肤黑色素的增加而形成的一种常见面部呈褐色或黑色素沉着性、损容性的皮肤疾病，多发于面颊和前额部位，日晒后加重意见建议：可以服用维生素Ｃ，外涂维生素e，还可以到正规的大医院进行新式高 能量脉冲C02激光皮肤消磨术,效果是比较理想的
问怎样去掉眼角旁，眼角下的黄色黑色斑点额头上也有，这是什么...
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问题分析：你好，像你这种情况，一般来说还是首先考虑是激素水平造成的。可以先检查激素水平的意见建议：建议你到专业的医学部门就诊咨询及时诊断及时治疗
问脸上的斑能去掉吗
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评价成功！边缘检测及其评价方法的研究--《天津大学》2011年博士论文
边缘检测及其评价方法的研究
【摘要】：边缘检测是图像处理、计算机视觉、模式识别的一个关键问题,它是人们一直关注的热点。在过去的几十年里,已经有许多边缘检测算法和评价方法被提出,但目前尚未有一种普适的检测算法,也没有一种广为接受的评价方法,因此对边缘检测算法和评价方法进行研究具有重要的意义。本文围绕边缘检测和检测结果评价这两方面展开研究,主要贡献如下:
1.提出了边缘连续性的数值评价指标。首先根据边缘尺度和距离度量边缘像素对边缘段连续性的贡献,接着构造一个单调增函数来计算每一段边缘的连续性指标,并以它们的加权均值作为边缘图像的连续性指标。横向和纵向的对比实验结果表明本文指标能客观地评价边缘图像的连续性,为边缘图像评价打下了基础。
2.提出了一种边缘重构图像方法。该方法从多个角度搜索重构源集,以源集到待重构像素的心理距离进行加权插值重构新像素。与已有的边缘重构图像方法相比,该方法能有效地消除区间失真和伪边缘出现的情况,使得重构图像与源图像具有更高的相似度。
3.以重构相似度、置信度和连续性指标为基础,提出了一种无监督的边缘检测效果的评价方法。其中重构相似度衡量边缘的完整性和定位准确性,置信度反映真假边缘像素的比例,连续性指标度量边缘的连续程度。实验结果表明该方法能有效地评价边缘的质量,符合人们的直观评价。
4.从利用边缘像素空间关系和抑制伪边缘的角度出发,提出了一种单阈值自动设定方法。该方法首先按候选阈值降序依次生成边缘图像,接着计算它们的连续性指标和连续边缘段数量,以右侧出现边缘段剧增的连续性指标极大值点所对应的候选阈值为选定的阈值。与Otsu、Rosin和Medina阈值设定方法相比,本文方法具有更好的稳定性和可靠性。
5.提出了一种以滞后连接和预测搜索相结合的边缘检测方法。该方法根据像素梯度变化连接连续边缘,同时根据像素的局部信息预测搜索间断弱边缘,使得算法能越过间断点检测出断裂的边缘段。与传统滞后连接方法相比,该方法不仅降低了对阈值的依赖,而且能够在检测出弱的有意义边缘的同时抑制具有同等梯度值的无意义边缘。
【关键词】：
【学位授予单位】：天津大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2011【分类号】：TP391.41【目录】：
中文摘要3-4ABSTRACT4-9第一章 绪论9-27 1.1 课题研究意义9-10 1.2 边缘检测的基本概念10-11 1.3 边缘检测的发展历程和现状11-17
1.3.1 边缘检测的发展历程11-16
1.3.2 边缘检测的发展趋势16-17 1.4 边缘检测的过程与难点17-20
1.4.1 边缘检测的过程17-19
1.4.2 边缘检测的难点19-20 1.5 边缘检测的评价方法20-24
1.5.1 边缘检测的评价标准20
1.5.2 边缘检测评价的意义20-21
1.5.3 评价边缘检测的困难所在21
1.5.4 边缘检测评价的方法回顾21-24 1.6 本文主要工作和创新点24-25 1.7 本文的组织结构25-27第二章 边缘连续性的评价27-37 2.1 引言27 2.2 连续性概念27-29 2.3 连续性指标29-31 2.4 实验结果及分析31-35
2.4.1 合成图像的验证实验31-32
2.4.2 真实图像纵向验证实验32-33
2.4.3 横向验证实验33-35
2.4.4 对比实验35 2.5 本章小结35-37第三章 边缘检测效果的评价方法37-57 3.1 引言37 3.2 边缘图像重构及相似度37-46
3.2.1 Carlsson重构法37-38
3.2.2 Govindarajan重构法38-39
3.2.3 多方向心理距离加权插值重构法39-41
3.2.4 重构相似度41-42
3.2.5 实验与分析42-46 3.3 边缘置信度46-49 3.4 边缘检测效果的评价方法49-55
3.4.1 评价指标的计算49-50
3.4.2 实验与分析50-55 3.5 本章小结55-57第四章 边缘检测阈值设定方法57-70 4.1 引言57-58 4.2 几种典型的阈值设定方法58-60
4.2.1 Otsu算法58-59
4.2.2 Rosin算法59-60
4.2.3 Medina算法60 4.3 阈值设定新方法60-65
4.3.1 方法描述61-62
4.3.2 物理意义62-65 4.4 实验与分析65-69
4.4.1 实验介绍65
4.4.2 实验结果分析65-69 4.5 本章小结69-70第五章 基于滞后连接和预测搜索的边缘检测方法70-87 5.1 引言70-71 5.2 边缘的梯度特征71-74 5.3 新算法的原理与实现74-79
5.3.1 连续边缘的检测74-75
5.3.2 断裂边缘的检测75-79
5.3.3 算法实现79 5.4 实验结果及分析79-86
5.4.1 合成图像的对比实验80-81
5.4.2 自然图像的对比实验81-82
5.4.3 半自然半合成图像的对比实验82-84
5.4.4 阈值设定84-86 5.5 本章小结86-87第六章 总结与展望87-90 6.1 论文工作总结87-88 6.2 今后的工作展望88-90参考文献90-100发表论文和参加科研情况说明100-102致谢102
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