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工业控制技术国家重点实验室开放课题基金(ICT1004)

作品数:2 被引量:30H指数:2
相关作者:刘高平赵萌黄华赵杜娟更多>>
相关机构:浙江万里学院西安交通大学更多>>
发文基金:工业控制技术国家重点实验室开放课题基金国家自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 1篇颜色恒常性
  • 1篇图像
  • 1篇图像增强
  • 1篇图像增强算法
  • 1篇字符
  • 1篇字符识别
  • 1篇亮度
  • 1篇RETINE...

机构

  • 2篇西安交通大学
  • 2篇浙江万里学院

作者

  • 2篇刘高平
  • 1篇赵萌
  • 1篇赵杜娟
  • 1篇黄华

传媒

  • 1篇光电子.激光
  • 1篇光电工程

年份

  • 2篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法被引量:16
2011年
针对基于Retinex理论的经典图像增强算法中存在的灰化现象、噪声扩大现象和光晕现象,提出一种基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法。算法中引入了基于边缘信息的高斯滤波器,主要使用同类性质的像素进行平滑处理用以改善光晕现象和抑制噪声;在提取的反射分量中加入像素的原始亮度以改善灰化现象和减小噪声。对比仿真实验结果显示,基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法可以有效增强细节、减小光晕和控制噪声,同时处理后的图像具有良好的色彩保真度。
刘高平赵萌
关键词:图像增强RETINEX颜色恒常性
基于自编码神经网络重构的车牌数字识别被引量:14
2011年
提出了一种基于自编码神经网络重构的车牌数字识别方案。首先对车牌图像进行预处理,利用车牌字符的原图和Gabor特征作为自编码神经网络的输入进行识别实验。然后对每个车牌字符构造一个自编码神经网络,利用训练样本进行图像的重构训练,并根据训练得到的网络权值重构出训练样本集中的各个字符图像或特征。最后,将测试样本输入到每个自编码神经网络,计算测试样本与各个输出的相关值。最大相关值所对应的重构权值和字符类别就是最终的识别结果。对比实验显示,自编码神经网络方法对车牌数字具有良好的识别性能。
刘高平赵杜娟黄华
关键词:字符识别
共1页<1>
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