基于模糊集的车牌提取方法

利用了车牌的颜色特征与纹理特征,提出一种新的基于模糊集的车牌提取方法.该方法用图像颜色对区域检测、颜色对边缘检测、色度峰值统计及密集小边缘增强,使用模糊集算子综合它们的结果,精确提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.0%.特别地对光照不均、背景复杂的图像,本方法仍具有很强的鲁棒性.     

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.     

恒锐系统处理偏角运动模糊车牌的方法研究

目的 造成车牌图像模糊的因素很多,典型的因素之一便是运动模糊,利用恒锐痕检/文检图像处理系统,探索研究不同时速、不同拍摄角度下的运动模糊车牌的复原方法,从而得到一幅具有鉴定价值、可供辨认的图像.方法 通过调整恒锐软件中质量改善菜单中的操作方法和具体参数,可以增强模糊车牌图像的质量.结果 实验结果表明,处理后的车牌图像可以辨认出数字号码和英文字母,可以为案件的侦破提供线索.结论 此方法可以作为运动模糊车牌处理的一般方法,为寻找侦查线索提供技术支持.     

基于Relief算法的智能车辆牌照模糊识别方法

由于当前已有方法未能对车牌照进行降维处理,导致车牌照识别结果不准确,为此,提出一种基于Relief算法的智能车辆牌照模糊识别方法。采用Relief算法计算不同车牌图像特征的权重系数,对特征集进行降维处理。通过序列视频图像对智能车牌进行增强处理,利用全卷积网络对车牌照显著区域进行检测,粗略提取图像中的显著区域,使用滑动窗方法对候选区域车牌进行精准检测,定位车牌准确位置,加入字符的上下文信息,对字符进行精确检测和识别,最终实现智能车辆牌照模糊识别。仿真实验结果表明,所提方法可获取高精度的车牌照识别结果。     

基于二值图像的车牌精确定位方法

提出一种基于二值图像灰度变化特征进行车牌精确定位的方法.在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界;对二值车牌图像进行处理得到特征图像,通过对特征图像进行垂直投影确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法精确定位的准确率达到99%.     

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.     

基于区域统计特征的车牌定位与分割算法研究

通过分析车牌区域与背景区域的不同特征,采用车牌的统计特征与图像滤波相结合的方法,针对图像背景区域中不同特征的背景信息,采取相应的措施,逐步滤除车牌背景,实现了对车牌区域的准确分割.实验结果表明,本文所提出的算法能够快速、完整地提取车牌区域的字符信息.     

模糊C-均值聚类法在车牌识别系统中的应用

针对车牌识别系统中的图像存在模糊、噪声干扰等问题,利用改进的模糊C-均值聚类算法来提高图像的分割效果.图像经边缘检测后,根据车牌中字符分布的特点,车牌内部存在着较丰富的边缘.由于边缘处灰度值与车牌中其它部分的灰度值不同,可利用灰度值的变化频率,来实现对车牌定位.实验表明该算法在车牌识别系统中是有效的.     

一种ASAR图像中养殖地目标自动提取的方法

提出一个ASAR图像中养殖地目标自动提取的方法.首先,针对雷达遥感图像中养殖地目标的ASAR数据特征,采用改进的模糊聚类算法FFCM分割ASAR遥感图像,分离出海洋与陆地;然后依据养殖地的纹理形态特征,并利用其空间关系知识,从海洋区域中提取出养殖地.试验结果表明,该方法能快速、准确地提取ASAR遥感图像中的养殖地.