改进HSV模型与颜色均值对的车牌定位技术

"基于改进的HSV颜色模型及颜色均值对的车牌检测与定位 (2009年)" 本文是自然科学领域的论文，由李红林撰写，发表于2009年7月的《云南民族大学学报（自然科学版）》。文章主要探讨了针对车牌定位的难题，提出了一种基于改进的HSV颜色模型和边缘颜色均值对的车牌检测方法。该方法考虑了人眼视觉特性和车牌固有的特征，通过运用边缘颜色均值对技术，有效减少了检测到的边缘点数量，同时排除了那些虽然具有类似车牌结构和纹理但不符合颜色条件的区域边缘点，从而简化了后续处理步骤，提高了检测效率。 HSV（Hue, Saturation, Value）颜色模型是一种将色彩分解为色调、饱和度和明度三个维度的模型，相对于RGB模型更符合人类对颜色的认知。在本文中，作者对HSV模型进行了改进，以更好地适应车牌颜色的特性，提高检测的准确性。 颜色均值对的概念是通过对图像边缘点的颜色进行分析，寻找相邻像素间的颜色平均值，以此作为判断车牌边缘的依据。这种方法有助于过滤掉噪声和非车牌区域的边缘，使得车牌区域的识别更为准确。 此外，论文还可能涉及了形态学操作，这是一种用于图像处理的技术，包括膨胀、腐蚀等操作，用于去除小的噪声点或连接相近的边缘，进一步优化车牌的轮廓。同时，利用几何特征如车牌的形状、大小和位置等信息，帮助识别和定位车牌。 关键词包括HSV、均值对、形态学、几何特征和车牌定位，表明这些是本文的核心技术点。中图分类号和文献标识码则分别表示该论文在科技文献分类和标识系统中的位置，文章编号则是出版物内部的唯一标识。 这篇论文提出的基于改进HSV模型和颜色均值对的车牌检测方法，结合了颜色理论、形态学分析和几何特征识别，旨在解决车牌定位的挑战，提供了一种高效且准确的车牌检测策略。这种技术对于智能交通系统、车辆监控等领域有着重要的应用价值，可以提高自动化车牌识别系统的性能。