車(chē)牌字符SIFT特征在圖像退化過(guò)程中的演變研究.pdf

1、SIFT算法是目前國(guó)內(nèi)外特征點(diǎn)匹配研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。本論文在介紹SIFT特征提取方法的基礎(chǔ)之上，重點(diǎn)研究了車(chē)牌圖像字符的SIFT特征點(diǎn)在圖像退化中的演變情況。
　　 由于車(chē)牌圖像字符區(qū)域含有豐富的SIFT特征，因此對(duì)于不同大小、不同傾斜度、不同尺度以及含有噪聲的車(chē)牌，都能提取出其穩(wěn)定的SIFT特征點(diǎn)。在論文中，首先利用模擬數(shù)據(jù)做實(shí)驗(yàn)。從標(biāo)準(zhǔn)車(chē)牌字符庫(kù)取幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)字符來(lái)組建成一個(gè)模擬車(chē)牌。對(duì)模擬車(chē)牌圖像進(jìn)行人為退化，主要研究

2、對(duì)圖像添加高斯白噪聲、下采樣以及加邊框?qū)IFT特征點(diǎn)的影響，得到SIFT特征點(diǎn)在圖像退化過(guò)程中的演變情況，可以得到在圖像退化到什么程度時(shí)仍能保證STFT特征點(diǎn)存在，即容忍度。經(jīng)實(shí)驗(yàn)，對(duì)于大小207*68的模擬車(chē)牌，在噪聲方面添加25.99％的高斯白噪聲和在尺度上縮小兩次為其容忍度。然后利用多個(gè)實(shí)際車(chē)牌做實(shí)驗(yàn)得到進(jìn)一步的結(jié)論。根據(jù)攝像頭拍攝到的視頻截取車(chē)牌圖像，歸一化車(chē)牌圖像大小為207*68，對(duì)其進(jìn)行添加高斯白噪聲和下采樣等的處理，獲