數字影象處理學習心得

2021-09-05 03:13:31 字數 488 閱讀 9390

然後,影象增強後,我覺得我們就應該對處理後的影象就行邊緣檢測,這裡就直接會用到我們上課所學到的邊緣檢測的各種方法,邊緣是影象的最基本特徵,邊緣部分集中了影象的大部分資訊。邊緣確定和提取對於整個影象場景的識別是非常重要的。而上一部的影象強也增強了邊緣資訊。

下一步,我認為就應該進行影象分割了,把各個字母數字單獨分割出來,便於後續的進一步識別。

最後,就應該開始識別這些分割出來的影象,這一部分,我們課上內容並沒有涉及,查閱了些資料,找到了比較可行的辦法。即模式識別。我理解的過程是,首先我們應該建立乙個標準模版庫,然後通過將提取出來的樣品與標準模版進行比較,來識別他們。

這就是上完數字影象處理課,我所能想到的車牌識別的整個過程,基本上需要用到我們所學的所有內容,而且都是比較基礎的知識,我覺得,往往乙個影象處理的問題,就是應該分成很多小問題來解決,一步步簡化問題。一步步將影象中我們所最關心的內容提取出來。

畢竟沒有深入學習過這方面的知識,本文純屬心得體會,過程中難免存在很多不足或者錯誤。懇請老師指出。

數字影象處理課程學習感受

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