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1．几种灰度变换，分段线性化，平方变换，对数变换，平方根变换等等
2．几种滤波器，中值滤波，均值滤波等等
3．图像分割，边缘检测，轮廓提取，以及SOBEL梯度算子
4．彩色图像，红色通道，绿色通道，蓝色通道
5．图像的几何变换，图像缩放，镜像（水平镜像和垂直镜像）
-1. Several gray-scale transformation, piecewise linear, square transform, the number of transformation, an
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车牌图像的水平垂直投影分割哦！对车牌定位起关键作用！-License plate images of horizontal and vertical projection segmentation Oh! License plate location on a key role to play!
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图像的分割合并,横/纵分解,及参数设定,适合做图像拼接和分割处理-Image segmentation combined horizontal/vertical decomposition, and parameter setting, suitable for image stitching and segmentation processing
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车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
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本文是在以往的车牌分割算法的基础上着重介绍了一种车牌识别技术中的
字符分割算法，以及针对一种已有的字符识别算法的改进性研究。
车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌
信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。
它以计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术为基础，建立运动车辆的特征模
型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等，并着重解决高速车辆图像的获取及
清晰度问题
本章是本文的绪论部分，主要介绍了车牌识别技术的应用
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本科毕业设计程序，不是特别全，实现图像的二值化，多种分割，灰度化，水平、垂直变化等。-Graduate design program, not particularly full, Image binarization, a variety of segmentation, grayscale, horizontal and vertical changes.
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文章提出了一种车牌照字符倾斜的校正方法, 该方法基于Hough 变换和Radon 变换。用Hough 变换检测车牌照上下两边,并对水平倾斜的牌照进行水平校正, 再用Radon 变换检测字符垂直倾斜角度并进行垂直校正, 实验结果表明车牌图像经过二次校正大大减少了字符切分的困难, 有利于后面字符的正确识别。-This paper presents a vehicle license plate characters tilt correction method based on Hough tran
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其一文件为车牌定位与分割的一种方法，定位的方法水平投影与垂直投影，最后分割矩形车牌。留待字符预处理与识别用。另一文件为分割下来的牌号作字符预处理后送BP网络识别用-One file for license plate location and segmentation method, the positioning of horizontal projection and vertical projection, the final split rectangular plates. Prepr
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图像分析功能——包括阈值分割、差影检测、模版匹配和投影检测（包括水平方向和垂直方向）。-The function of image analysis-- including threshold segmentation, poor video detection, template matching, projection detection (including horizontal direction and vertical direction ).
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对图像进行水平和垂直检测，并用不同的算子进行边缘分割，实现轮廓的凸显。-Horizontal and vertical image detection, and edge segmentation, contour highlights the different operators.
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提出了一种基于颜色空间和字频统计结合的车牌分割方法。该方法是在HSV彩色空间中,充分利用车牌图像提供的彩色信息,构造出灰度图,然后采用数学形态学、字频统计方法分析和判断,进行初定位。然后进行水平和垂直倾斜校正，去除边框，最后确定并分割出汽车牌照。该方法不受车牌大小、位置以及车牌的背景和光照条件等方面的限制-Proposed license plate segmentation method based on color space and a combination of word freque
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