摘要：针对车牌定位难、定位速度慢,提出一种基于车牌背景和字符颜色特征的车牌定位算法。算法将车牌定位分为粗定位和细定位两部分。根据车牌背景和字符固定颜色搭配,利用新的颜色模型对车牌进行粗定位,在车牌图像中找出车牌区域的大概位置。对车牌进行细定位,设计竖向边缘检测算法——改进的Canny边缘检测算法,对粗定位的车牌区域进行边缘检测。利用形态学算法处理边缘检测后的区域,减少车牌区域的粘粘和断裂。通过投影定位法和车牌的几何特征完成车牌的定位。实验结果表明,该算法设计简单,定位速度快,且通用性较好。

摘要：【目的】通过对混沌序列随机性的增强和可逆算法的研究,提出一种基于变参超混沌和可逆向量积的图像加密算法。【方法】提出的算法通过动态控制超混沌参数增强混沌序列的随机性,同时设计了一种可逆向量乘法运算规则。首先通过迭代变参超混沌系统得到混沌序列,其中一个混沌序列用来置乱图像,另外两个混沌序列生成两个整数随机密钥矩阵,按照可逆向量乘法运算规则分别左乘和右乘图像矩阵,完成加密的扩散过程,得到加密图像。【结果】通过MATLAB仿真实验,密文图像信息熵为7.997 4,和理论值8相差不足0.003,NPCR值超过98%,UACI值超过33%。【结论】仿真实验结果表明本算法具有较高的安全性。