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bemd1

于 2021-01-10 发布文件大小:54KB

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代码说明：

bemd分解得到图像基本imf，二维希尔伯特变换(Image basic IMF obtained by BEMD decomposition.Two-dimensional Hilbert transform)

文件列表：

bemd1, 0 , 2018-12-08
bemd1\TwoD_EMD.m, 1167 , 2018-10-10
bemd1\bemdtry.m, 63 , 2018-12-08
bemd1\cal_triarea.m, 522 , 2018-10-10
bemd1\calcu_coef.m, 1451 , 2018-10-10
bemd1\findextm.m, 1960 , 2018-10-10
bemd1\lena.jpg, 47132 , 2018-10-10
bemd1\p2tri.m, 2865 , 2018-10-10
bemd1\pickrc.m, 1686 , 2018-10-10
bemd1\scaledist.m, 1080 , 2018-10-10
bemd1\sift_bicubic.m, 2230 , 2018-10-10
bemd1\smooth_bicc.m, 1141 , 2018-10-10
bemd1\smooth_rbf0.m, 1473 , 2018-10-10
bemd1\valu_m.m, 1239 , 2018-10-10

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chepaidingwei
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。()

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