基于加权最小二乘法的车牌倾斜校正_外文文献翻译.doc

基于加权最小二乘法的车牌倾斜校正 王义夫 鹏煦 （湖南师范大学/数学与计算机科学学院 长沙) 摘要 倾斜校正是车牌自动识别系统一个非常重要的部分。在本文中，根据加权最小二乘法，对车牌区域拟合到直线上并获得行斜率ɑ１，以此计算旋转角α。最后对整个图像旋转－α和进行倾斜图像的校正。结果表明，本文方法能快速准确地得到倾斜角度并具有很好的鲁棒性和适应性。与最小二乘法相比，本文方法的倾斜角度和更精确的目标值功能与Hough变换相比是较小的（HT）和Radom变换，本文的方法精选加工时间更快和更精确的倾斜角度，这是特别适合于实时的倾斜在智能交通系统的修正。 关键词:车牌；图像；最小二乘法；Hough变换 直线斜率 一个 l 结果，由转动角的计算。 。实验结果肯定 结果表明，本文方法能快速准确地得到 倾斜角度和具有很好的鲁棒性和适应性。 用最小二乘法（LSM）相比，本文方法的倾斜角度和更精确的目标值功能与Hough变换相比是较小的（HT）和随机变换（RT），本文的方法精选加工时间更快和更精确的倾斜角度，这是特别适合于实时的倾斜在智能交通系统（ITS）的修正。关键词车牌图像；最小二乘法；Hough变换 一、引言 在车牌图像的过程，因为他的天气，照明，道路条件等，他经常有一些车牌图像中的明显和严重的ILT使粘连断裂字符被创建，其中，我们深知，是一个巨大的，严重的障碍对字符分割和识别[ 1-4 ]。为了探讨上述问题，专家们在家里国外已进行了深入的研究和巨大的经过多年的探索和设想了许多ngenious和切实可行的解决方案，其中Hough变换方法（HTM），投影轮廓的方法（PPM），和组件的最近邻聚类方法（cnncm）是最典型的。HTM [2-4]，作为他最广泛使用和普遍，使用HTO计算可能的轨道参数空间中按在图像空间中目标像素坐标。这是很好的适应线性图形，但大量的计算对一个倾斜的车牌图像系统的鲁棒性差。ppm [ 1 ]，这是建立在分析的投影形状，有一个非常沉重的计算负荷，因为它需要计算每个角度的投影形状。cnncm [ 5 ]，通过发现的K近邻的中心点所有连接的组件，计算矢量方向每对夫妇最近的邻居得到统计直方图的峰值表示整个图像的倾斜角。由于存在连接的组件图像，其处理时间也是一个很大的负荷[ 6—8。 在全面的基础上调查的加权最小二乘法，提出了车辆牌照基于加权最小二乘法的倾斜校正。在本文中，通过使用加权最小二乘法直线拟合，其线的斜率l得到的旋转角度，一个是计算。最后整个图像旋转的一个图像倾斜校正fmished。本文的其余部分组织如下。第2节描述的实现详细说明本方法。第3节中给出了实验结果为了测试我们的方法比较。得出的结论是在第4节。 II。车牌倾斜校正在加权最小二乘法当存在一定的倾斜车牌图像（见图1），有一个倾斜角度的主轴线X”之间的倾斜车牌区域的水平X轴。鉴于此，我们认为，一旦得到了，整个图像可以旋转通过一个和倾斜校正完成。在图1a，一＞0表示修正角是一个，反之，他是一个修正角。 A.基于最小二乘直线拟合 在工程设计和试验过程 统计，分析和处理的一批数据 数据往往拟合曲线。LSM是一种广泛使用的拟合 方法。如果我们用一个平滑的曲线y＝f（x）去拟合一组 数据（x 我 “Y ； （我） = 1,2，。..，N），然后在原则上，偏差 数据和曲线之间应尽量减少。的 偏差e： ； （X =我 ； ）- Y；通常被称为残留。LSM 使笔和2达到最小值，即，其 n 目标函数Q = L E： ； 2 是最小的。在本文中 = 1 我们使用一个直线拟合数据。让线性方程 可以表示为 Y =α+ O 然后目标 函数Q： Vehicle License Plate Tilt Correction based on the Weighted Least Square Method Yifu Wang Mathematics and Computer Science College Hunan Normal University Changsha, P.R.C wangyifu20 I 054@126.com Abstract-Tilt correction is a very crucial part of the Vehicle License Plate (VLP) automatic recognition. In this paper, according to the Weighted Least Square Method (WLSM), the VLP region is fitted to a straight line and then the line slope a l is obtained, by whi