一种改进的快速车牌定位算法

文章提出了一种基于纹理特征和颜色特征的车牌定位算法.算法首先利用车牌的纹理特征对车牌进行了初步定位,其中主要有图像预处理、边缘检测、数学形态学处理等步骤.最后利用车牌区域的颜色特征对车牌区域进行精确定位,主要包括空间转换、边界确定等步骤.对80张相片进行测试的结果表明,该方法准确率高、速度快.     

基于HSV空间的车牌定位方法

车牌区域的颜色特征是车牌的重要信息.针对车牌区域颜色的伴生与互补特性,提出了一套在HSV空间利用颜色特征进行定位的算法.该算法利用车牌区域固定的颜色特征,快速定位到与车牌颜色有关的区域,然后利用车牌区域伴生与互补特性快速去除具有与车牌区域相同颜色的其他非车牌区域.最后使用投影积分进行车牌的精确定位.通过对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,准确定位率为98%.     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段:首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段:针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。     

基于颜色和纹理特征相结合的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术.目前多数的车牌定位方法考虑车牌的颜色以及纹理特征,但针对复杂背景下的车牌定位问题,其适应性不强.针对现实生活中复杂背景下的车牌定位,提出综合使用纹理信息及颜色信息等多种特征的分层次车牌快速定位方法.首先在图像的二值垂直边缘图中,利用车牌区域的边缘信息及车牌的纹理特征进行车牌候选区域的确定,在降低算法复杂度的同时提高了定位精确性,然后结合先验知识,运用四元数主成分分析及K-means聚类方法,提取候选区域图像特征并分类,最终得到精确车牌定位.试验证明该方法正确率高、鲁棒性强,对于背景复杂的车牌定位具有很强的抗干扰性能,在复杂的环境和不同光照条件下实现车牌的精确定位.     

基于颜色与结构特征的车牌定位算法

针对车牌具有稳定的颜色特征和形状特征,提出基于颜色与结构特征的车牌定位算法.利用OTSU自动阈值化技术将灰度车牌图像转化为二值化图像,通过对每一个连通区域提取形状参数,粗划分出候选车牌区域,最后利用颜色特征确定车牌.实验表明,这种车牌定位方法具有一定的优越性.     

基于车牌颜色变化剧烈特征的彩色车牌定位新方法

车牌定位是车牌识别的首要问题,目前已实现的定位主要局限于灰度图像,且定位效果较易受阴影和光照等条件的影响.为解决此问题,笔者提出加强车牌区域、找出变化点并扩大的方法.该方法首先根据HLS模型对车牌区域进行了颜色加强,然后根据车牌区域颜色变化频率快、车牌宽高信息等特征对车牌进行判断.该方法定位准确率高,适于各种光照条件.     

基于车牌颜色特征的定位方法研究

针对车牌自动识别中车牌定位问题,提出了一种基于颜色信息的车牌定位算法。该算法基于HSV颜色模型,对车牌图像进行颜色分割找出候选车牌区域,然后利用车牌自身的两种颜色特征剔除伪车牌,最终正确定位出车牌,实验证明该算法的正确性和可行性。     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

基于最大稳定极值区域与主要旋转不变局部二值模式的复杂场景车牌检测方法

为了解决在复杂场景中进行车牌定位的问题,提出了一种基于MSER与DRLBP特征的车牌定位方法。首先对输入图像进行预处理,然后在多个通道上进行MSER候选区域提取;接着利用所设计的基于车牌字符合并的车牌定位方法进行车牌字符合并;最后利用DRLBP纹理特征对合并后的区域进行验证从而得到最终的车牌区域。实验结果表明该方法具有较好的定位能力。由于方法是通过寻找车牌字符进而定位车牌位置,因此其受车牌颜色、车牌格式的影响较小,在复杂环境中对国内外不同车牌均有较好定位效果。     

基于HSV颜色空间的候选车牌区域筛选算法

提出了在HSV颜色空间中,利用车牌区域的颜色特征,筛选车牌区域的新算法.该算法根据车牌4种不同底色对应的3个分量,分别统计出底色平均密度的阈值范围,并利用该范围,对候选区域进行筛选,以确定车牌区域.在筛选车牌区域时,重点讨论了车身颜色与车牌底色相近或相同、候选车牌区域的纹理和边缘特征及宽高比都接近的情况.实验结果表明,该算法能较好地对车牌进行准确定位.     

基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位

针对目前车牌定位算法准确率较低、 定位速度慢等问题, 提出一种基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位方法. 该方法先利用彩色图像的颜色特征对车牌图像进行初步定位, 提取该颜色特征时不包含亮度信息, 有效克服了光照变化的影响; 再对Canny边缘检测算法进行改进, 提出一种新的梯度幅值和梯度方向一阶偏
导数计算方法及高、 低双阈值自适应确定方法; 最后利用多组车牌图像对所提算法的性能进行验证, 验证结果证明了所给方法的正确性和有效性.     

基于HSV和MB_LBP特征的级联Adaboost车牌检测算法

车牌检测作为车牌识别系统中的重要环节,直接影响着车牌识别的准确度.为提高车牌的检测率和检测速度,提出了一种基于HSV颜色模型和多分块局部二值模式(MB_LBP)特征的级联Adaboost车牌检测方法.首先将车牌图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,统计蓝色像素占车牌总像素的比例,来构建第一层强分类器;其次对车牌字符样本提取MB_LBP特征,利用Adaboost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用Cascade结构检测法形成一种新的车牌检测算法.实验表明,本文算法有效的提高了车牌检测率和检测速度.     

一种基于相似度判据的K近邻分类器的车牌字符识别方法

针对K近邻方法分类准确率较高的特性,提出了一种基于相似度判据的K近邻分类器车牌字符识别方法.通过大量实验,选取字符的网格特征和轮廓特征作为分类依据,用特征融合方法将两种特征合并,实现特征的串行融合.根据相似度判据作K近邻分类,实现了一个车牌字符识别系统.实验表明,这种方法具有良好的识别效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.     

一种基于Adaboost的车牌定位算法

针对成像过程的光照影响以及车辆的污损对车牌定位影响较大的情况，提出了一种基于Adaboost的车牌定位算法.该算法首先将车牌彩色图像进行预处理，然后使用Adaboost算法进行车牌定位，最后使用车牌颜色模型对车牌定位结果进行校验.相对于目前用于车牌定位的方法，该算法具有较快的定位速度和较高的准确率.实验证明，采用该算法能获得较好的车牌定位效果，鲁棒性强，具有较大的实用价值.     

车牌定位和分割的一种综合方法

提出了一种基于颜色空间和字频统计结合的车牌分割方法.该方法是在HSV彩色空间中,充分利用车牌图像提供的彩色信息,构造出5级灰度图,然后采用数学形态学、字频统计方法进行分析和判断,确定并分割出汽车牌照.该方法不受车牌大小、位置以及车牌的背景和光照条件等方面的限制,适用范围广.实验表明,该方法符合人类的视觉特征,效果好,精度高,对含噪声图像也能有效分割.