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1.
针对复杂背景中多个车牌的定位问题,提出一种新的定位方法.该方法综合利用边缘检测、连通域分析、倾斜矫正等多种方法,解决了复杂背景中定位难的问题.能够准确定位杂乱背景中的车牌,对天气、光照变化、车牌在图像中的移动和旋转等,具有良好的适应能力.该方法为后续的字符分割和字符识别提供旋转角度、字符区域定位信息.
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2.
针对发射场火箭初始段漂移量的测量,提出一种带灰度梯度方向的SUSAN算子,实现了基于该算子与变模板相关跟踪算法的目标跟踪测量方法.首先在SUSAN特征检测原则的基础上,将对角点的检测转化为对边缘的检测,同时记录梯度方向,在剔除了图像噪音点之后,由具有特定方向信息的边缘像素点精确定位角点的坐标.该方法克服了标准SUSAN算法准确度低的弊病,使得对目标的提取准确度可以达到亚像素级,并增强了抗噪性能,实验证明该算法提取准确性高,运算量小,易于实现.
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