改进的高低帽变换对固定阈值二值化算法的优化

由于车牌识别系统大多工作在复杂的光照环境中,如何解决不均匀光照对车牌图像的影响仍然是车牌识别领域的一个难题。数学形态学中高低帽变换的重要用途就是校正不均匀光照对图像的影响,但如果直接将其用于车牌图像的二值化处理,因为图像的灰度值变换不大导致部分边缘损失,不仅不利于确定良好的阈值,而且检测结果也不理想。利用高低帽算法的特点,首先用形态学膨胀算法调整结构元素尺度,改进传统高低帽变换的边缘检测算法,然后利用检测图像边缘熵确定权值进行融合,再对其进行固定阈值二值化处理。实验证明这一方法有效提升了车牌图像的边缘灰度,减小了光线不均对车牌图像造成的影响,增强了车牌识别的准确度。     

笔划宽度变换直方图在车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型:深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

基于字符笔画斜率特征的车牌识别算法研究

车牌字符识别是车牌智能识别系统中的关键技术之一,为了提高车牌字符识别准确率和实时性,提出了一种基于车牌字符笔画斜率特征的字符识别算法,新算法在对准确分割后的车牌字符图像进行归一化、二值化和细化等预处理后,提取车牌字符笔画像素点的斜率值,再将斜率值构造成识别向量,进而通过计算特征向量的夹角值实现待识别字符与标准模板字符的相似度判断;实验结果表明,新的算法与已有的传统字符识别算法相比,既提高了识别准确率,又降低了识别耗时,结果满足实际工程应用需要.     

改进背景补偿的车牌图像二值化算法

针对车牌自动识别系统中二值化车牌图像时常出现字符光照不均等复杂特征,提出一种新的解决方法.首先使用同态滤波减弱车牌图像光照不均等带来的影响,然后通过改进的背景补偿算法对车牌图像进行二值化.实验表明,该方法能有效克服光照不均等带来的影响,二值化效果良好.     

笔划宽度变换直方图的车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型：深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。本文提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。我们使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现

本文利用Otsu算法二值化车牌图像的技术,给出了Otsu算法的原理,以及对车牌灰度图像进行二值化处理的方法原理;最后用MATLAB来实现车牌图像二值化的效果。     

基于神经网络的车牌汉字识别方法

为提高车牌汉字识别率,提出一种基于BP神经网络的车牌汉字识别方法。首先使用图像与处理技术对车牌汉字进行处理,包括自适应二值化、规范化、细化等;其次采用改进训练过程和参数的BP神经网络对汉字进行识别。实验结果表明,较其它算法,该算法运算速度快、自学习能力强、识别率和效率高。     

一种车牌字符位置侦测的新方法

提出一种快速可行的鲁棒性车牌图像二值化算法,实现了对不同质量车牌图像有普遍适用性的车牌图像二值化方法;结合设计的快速连通体标记方法、二值图像简化算法及动态车牌模板搜索算法,实现了从车牌图像中快速定位车牌字符及车牌本身并同时获得车牌字符轮廓信息的新方法.实验证明,该方法对车牌及其字符定位准确率高,且对不同条件下获得的不同质量的车牌图像有较好的适应性.     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。     

基于改进差分边缘检测法的车牌字符二值化算法

针对车牌字符光照和污损的复杂特征,对车牌图象的二值化算法进行了深入的分析和研究,提出了一种基于差分边缘检测算法的改进图象二值化算法.实验结果表明,改进算法能够有效地将字符清晰地从背景中分割出来,分割速度快并且有助于提高字符识别的正确率.     

车牌图像的预处理实现

车牌图像预处理是车牌识别中的一个必不可少的环节,预处理效果的好坏直接影响到最后的识别环节。本文介绍了图像灰度化,图像去噪,图像增强,边缘化,二值化等预处理算法,并用MATLAB语言加以实现,实现效果明显,有利于后续图像处理工作的进行。     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

低清晰度车牌识别技术的研究与应用

为提高低清晰度车牌识别技术中字符分割和识别的准确率,提出了在HSV(色调,饱和度,亮度)颜色空间下使用最大类间方差(OTSU)算法来对车牌图像进行二值化,然后结合特殊间隔位置和投影法来精确分割字符,并在字符识别阶段引入了卷积神经网络.通过对真实场景中提取的低清晰度车牌进行实验可见:提出的分割算法能够准确分割字符,准确率可达96.5%,同时引入的卷积神经网络对车牌字符识别率为97.8%,能够有效解决低清晰度车牌字符的分割和识别问题.     

基于改进LeNet-5的车牌识别算法

传统的车牌识别算法包括模板匹配、特征统计等方法,但是这些算法依赖于人工提取图像特征,识别准确率低。卷积神经网络LeNet-5算法能够自动提取车牌图像的特征,提高车牌识别准确率。但是目前基于LeNet-5网络结构的车牌识别算法存在识别不完整,运算时间长等缺点。提出基于改进的LeNet-5网络的车牌识别算法,该算法将输入车牌字符图像归一化为32×16大小,并通过删除传统LeNet-5网络中的C5层、修改输出层中神经元个数等,将车牌字符按照汉字和数字/字母的形式识别输出。通过采集大量车牌数据进行训练验证,结果表明:与前人改进的LeNet-5网络结构相比,本文算法在识别率和时间效率上均得到了提高。     

基于方向场的车牌倾斜校正方法

车牌字符分割与识别是智能交通系统中的重要环节,而倾斜变形的车牌图像对车牌字符分割与识别有很大影响,为解决这个问题,提出了一种基于方向场的车牌校正方法.建议方法采用Sobel算子计算车牌图像的梯度方向场,通过对方向场角度直方图的分析找出车牌水平倾斜角,根据水平倾斜角对车牌图像进行水平旋转校正并二值化.然后,应用垂直投影法...     

基于灰度图像及其纹理特征的车牌定位算法

车牌定位技术是车辆牌照识别系统和智能交通系统的关键技术之一,基于灰度图像的车牌定位算法,通过利用车牌的纹理特征,实现车牌定位.该算法就图像灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘增强、水平及垂直投影定位的方法进行了详细阐述,并根据实验结果对算法的准确性进行了说明.     

电子警察系统中的图像二值化方法

考虑到电子警察系统中所拍摄到的含有车牌信息图像的特点，对整体和局部分别选用不同的二值化方法进行处理．在对整体图像进行二值化处理时，提出了一种新的二值化方法，即在二值化的时候，加入游程平滑算法的思想，对图像进行逐行扫描和处理．     

一种基于SIFT特征提取的车牌定位方法

针对传统车牌定位算法对车牌图像质量要求较高、鲁棒性较差、准确率较低等不足,提出了一种基于尺度不变特征（SIFT）特征提取的车牌定位新方法．它利用车牌中汉字字符的局部特征属性,以SIFT特征提取方法进行抽取,并用之构建特征模板库,然后把待识别车牌图像的SIFT特征与之相匹配,用RANSAC算法剔除误匹配点后,便得到仿射变换矩阵,从而实现对车牌较准确的初定位和初倾斜校正．进一步对提取的车牌区域图像二值化,用Radon变换求得倾斜角度后,可生成精确的仿射变换矩阵,并实现对车牌的精确定位和倾斜校正．实验表明：与传统算法相比,本方法不仅能够实现准确的车牌定位及倾斜校正,而且对图像亮度、污损、倾斜、尺寸变化等具有良好的适应性和鲁棒性．     

基于改进的BP神经网络在车牌识别中的应用研究

考虑到现有的车牌识别系统存在的问题,针对图像预处理、字符切割与归一化技术进行了有效的改进,此外针对字符识别给出了一种基于改进的BP神经网络的识别方案。通过改进目标函数、利用贝叶斯统计方法来自动决定正则化参数及加入改进动量项方法实现车牌字符算法的优化设计,车牌识别的准确率达到96%。实验表明,通过该方法进行车牌识别具有较高的识别率及实用价值。     

面向车辆牌照的L快速二值比算法

就车辆牌照灰度图像的二值化问题，比较Otsu算法和全局动态阈值算法，讨论将字符从车牌背景中分割出来的最佳阈值选取问题。从汉字字符识别角度出发，通过引入光照强度因子L，对全局动态阈值算法进行改进，提出L快速二值化算法。实验结果表明，L快速二值化算法的处理效果，优于Otsu算法和全局动态阈值算法。二值化处理后的车辆牌照字符笔划清晰、饱满、无断裂，克服了光照因素的影响，更有利于汉字字符的识别。