基于小波变换与形态学的车牌定位方法 基于小波变换与形态学的车牌定位方法

P.Soille 《Morphological Image Analysis:Principles and Applications》Second Edition , djuv格式，数学形态学最经典权威的著作了。王小鹏翻译的中文版有不少错误，可以参照着读

图像处理与分析——数学形态学的方法及应用 科学出版社出版 作者：崔屹

基于图像形态学处理的车牌识别，车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆)，建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式

项目描述请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/117395360

基于OpenCV形态学的发票定位研究.pdf

PCAandxingtaixue.m

基于MATLAB的二值图像形态学基本运算，包括膨胀、腐蚀、开启和闭合等。

通过小波去噪处理，防止混有高斯噪声,采用自应用中值滤波对图像处理，以防止混有椒盐噪声，即使图像没有噪声，经处理后得到的图像也不会失真,使用形态学重构来去除图像中复杂的背景,采用边缘算子求取边缘信，通过形态学重构得到二值图像。对图像进行扫描匹配，标出目标信息，并对目标的好坏、有无进行判断。

图像边缘检测是数字图像处理的重要组成部分。传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值选取上的缺陷，本文提出了一种基于改进canny算子的图像边缘检测算法。首先运用复合形态学滤波取代高斯滤波，然后运用Otsu算法进行高低双阈值的自适应选取；最后连接边缘并运用数学形态学对边缘进行细化。实验结果表明，改进算法具有良好的抗噪性能和较好的检测效果。