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车牌字符SIFT特征在图像退化过程中的演变研究
| 论文题名： | 车牌字符SIFT特征在图像退化过程中的演变研究 |
| 关键词： | SIFT算法;图像退化;车牌字符;特征提取 |
| 摘要： | SIFT算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点和难点之一。本论文在介绍SIFT特征提取方法的基础之上，重点研究了车牌图像字符的SIFT特征点在图像退化中的演变情况。 由于车牌图像字符区域含有丰富的SIFT特征，因此对于不同大小、不同倾斜度、不同尺度以及含有噪声的车牌，都能提取出其稳定的SIFT特征点。在论文中，首先利用模拟数据做实验。从标准车牌字符库取几个标准字符来组建成一个模拟车牌。对模拟车牌图像进行人为退化，主要研究对图像添加高斯白噪声、下采样以及加边框对SIFT特征点的影响，得到SIFT特征点在图像退化过程中的演变情况，可以得到在图像退化到什么程度时仍能保证STFT特征点存在，即容忍度。经实验，对于大小207*68的模拟车牌，在噪声方面添加25.99％的高斯白噪声和在尺度上缩小两次为其容忍度。然后利用多个实际车牌做实验得到进一步的结论。根据摄像头拍摄到的视频截取车牌图像，归一化车牌图像大小为207*68，对其进行添加高斯白噪声和下采样等的处理，获取其SIFT特征点与标准字符库中的字符做匹配。实验证明，对于大小207*68的车牌图像，在噪声方面添加12.46％的高斯白噪声和在尺度上缩小两次为其容忍度。最后论文介绍了SIFT特征匹配方法在图像复原中的应用。首先通过拍摄照片或录像进行采集图片，然后图像经过预处理，进行快速车牌定位得到车牌区域，再将车牌字符分割出来依次进行字符识别，最后输出清晰车牌。经过实验证明，利用字符SIFT特征点匹配来进行车牌图像复原是一种有效的图像复原方法。 |
| 作者： | 蒋巧敬 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 王伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安电子科技大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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