[发明专利]一种基于近红外光成像的图像处理与字符识别算法在审
| 申请号： | 201910935855.6 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110659649A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 孙芳魁;李效欣;丁卫强 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 23206 哈尔滨龙科专利代理有限公司 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙;23 |
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| 摘要： | 一种基于近红外光成像技术的字符识别算法。本发明属于计算机视觉领域与图像处理领域，解决的是在近红外波段下获取的近红外图像存在对比度不高，受噪声影响严重，得到的车牌字符模糊不易识别等技术问题。本发明的技术方案主要包括：利用高分辨率的硅基CMOS芯片获取近红外车牌图像；采用OpenCV函数库对近红外图像进行平滑滤波处理；通过模板匹配算法对滤波处理后的车牌图像进行字符识别；利用CNN卷积神经网络和深度学习算法训练近红外图像字符库进行更准确地字符识别。近红外光成像对比红外热成像能得到更多的图像细节与信息，在车牌识别、夜间侦察等领域具有广泛应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 近红外图像 近红外光成像 车牌图像 字符识别 计算机视觉领域 卷积神经网络 模板匹配算法 平滑滤波处理 图像处理领域 字符识别算法 红外热成像 近红外波段 车牌识别 车牌字符 高分辨率 滤波处理 图像细节 学习算法 噪声影响 函数库 字符库 硅基 侦察 模糊 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于近红外光成像的图像处理与字符识别算法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1、对获取的近红外光车牌图像进行滤波平滑处理，实现去噪效果；/n步骤2、利用OpenCV函数库实现对滤波去燥处理后的近红外光车牌图像进行预处理；所述预处理包括二值化及边缘增强；/n步骤3、利用Matlab编程实现模板匹配算法，将预处理的车牌图像提取字符与模板字符进行匹配得到准确的识别处理结果；/n步骤4、利用所述车牌字符识别处理结果与CNN卷积神经网络进行网络训练，将训练好的网络进行字符识别得到更加准确的字符识别结果。/n
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