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使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()

有效的实现车牌定位，车牌字符分割和车牌字符识别。(To achieve effective positioning plate, the vehicle registration license plate character segmentation and character recognition.)

说明：  包括canny，sobel，log等边缘检测的改进算法，使用效果良好(Including improved edge detection algorithms such as canny, sobel, log and so on, the application effect is good.)

Examples with Orthogonal Matching Pursuit and Compressive Sampling Matching Pursuit

易语言图像混色汇编版源码，易语言写的图形图象编程，很好的参考。(Easy language image color mixing assembly version of source code, easy to graphics programming language to write, a good reference.)

说明：  一个pcnn方面的程序，比较原始，但是效果好(A PCNN procedures, more original, but effective)

利用数学形态学的原理实现图像处理，包括腐蚀、膨胀、开、闭运算(The principle use of mathematical morphology realize image processing, including corrosion, swelling, open and close operation)

说明：  采用matlab实现高斯金字塔，函数Gscale(img,levels,gsize,sigma)(To achieve Gaussian pyramid using matlab)

图像超分辨率是指从一序列低分辨率观测图像中重建高分辨率图像。图像超分辨率充分利用了各帧图像 间相似而又不同的信息。(Compared with the model derived from Kolmogorov spectrum, the new model introduces more complete transcendent constraints and is more similar to the physical characteristics of atmospheric turbulence.)

说明：  利用matlab实现基于帧间差分的运动目标检测(Moving target detection based on inter frame difference using MATLAB)