在文章中,我们提出一个高效的基于车牌清晰度改进算法对图像进行融合识别,并使用相同的多个图像车辆在道路的不同位置使用信息冗余。该算法用于雷达车牌探测,可以估算车辆的速度,提取车牌并改善其对比度融合。与传统闪光雷达不同,该系统使用视频流处理并可处理更多数据。这里使用了不同的图像处理技术,canny边缘检测器并形成检测本地化和提取车牌块,形态操作并过滤以帮助过程和所有几何转化为有效的融合。清晰度和模糊较低的图像。视频流被嵌入到图片中。每辆车有一个独特的文件夹与其连续的图像和具体的ID。这些文件夹是我们算法的输入（图1）。图1雷达探测下的高速车辆信息图像截取拜耳或马赛克是放置在彩色滤光片中的矩阵数码相机传感器的前面。它由50％的绿色，25％红色和25％蓝色过滤器组成。得到的图像是每个像素包含的图像红色或蓝色或绿色组件。我们遇到的第一个问题那些拜耳图像是暗像素的存在模糊图像。为了解决这个问题， 本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  识别中的应用-数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机我们用1.3的系数来乘以所有的红色像素，对应于之间的比例直方图的最大值以平衡组件。为了检测和提取车牌，我们使用了一个边缘检测方法，其中包含以下步骤：1）Canny边缘检测——使用索贝尔过滤器的图像，然后是滞后canny边缘检测估计的梯度设置阈值以减少假边缘并检测轮廓一次（图2左1）。2）扩张——扩张是由一个形态学操作组成移动结构元素；在这种情况下是正方形沿着图像边缘的每个像素，如果它是相交像素，则结果是一个大于原版的结构。目标是让边缘更清晰可见，因为有些边界可能导致开放的对象无法检测到（图2左二）。3）连接组件——这是一种将提取所有内容的分割技术图像的相关项目，也就是说，所有的形式有像素的连续性。标签功能的输出是带有的图像与其像素相同的原点分辨率具有它们所属的对象号码的值。图2雷达探测下的高速车辆信息-拜耳格式图像处理4）对象过滤——为了提取图像的车牌区域，在上一节中找到的连接组件都有进行过滤和分类。已知车牌是矩形的，并且有一个特定的高度和宽度范围；第一个过滤器是使用边界检测具有此形状的对象在Matlab下的Box函数进行计识别中的应用-数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机 本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com