边缘检测和摄像机标定算法的研究:计算机立体视觉中，首先必须解决的是三维物点与二维像点的对应关系问题。因此， 摄像机标定是计算机视觉实现的前提和基本问题。 摄像机标定主要分为传统的标定算法和自标定算法。由于摄像机镜头存在着畸变， 对于要求精度定位的应用，需要进行畸变校正。传统的标定算法中各种算法存在着计算量大的不 足，本文将利用 T s a i 的两步标定法，考虑一阶径向畸变的摄像机标定算法，它与其它优化算法相比具有简单实用、 计算量小的特点。 实验结果表明，该方法可以达到较高的精度。-err

一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验

一些开发车牌识别的资料，很有用，1。车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法2。车牌字符识别算法毕业设计3。基于HSI空间的车牌字符分割4。汽车牌照实时几何畸变校正方法5。一种实用快速的车牌字符分割方法-Some developed license plate recognition data, very useful, 1. License Plate Recognition binarization and fast skew correction algorithm 2. Graduation