基于改进的Stroke滤波器的车牌字符分割

提出一种基于改进的Stroke滤波器的车牌字符分割算法.该算法首先将stroke结构中央的矩形视为stroke主体,推测出stroke的形状;从车牌图像中搜索stroke的存在和变化.再通过连通成份分析补偿字符,对车牌图像进行分群,排除非车牌字符像素,从而达到车牌字符分割.实验表明算法能够准确快速地分割车牌字符.     

基于改进的投影方法的车牌图像字符分割

提出了一种用于车牌识别系统中的基于改进的投影方法的字符分割方法.该方法利用数学形态学与投影相结合的方法进行车牌字符分割,首先利用数学形态学突出车牌字符区域特征,然后利用水平投影除去上下边界,用垂直投影突出单个字符区域,再结合车牌固有特征等先验知识最终分割出字符.实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好、效率高,便于下一步的字符识别.     

车牌识别系统中的关键技术研究

针对目前车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别。首先提出了基于图像转换和数学形态学的车牌定位技术;然后结合垂直投影和连通域算法对车牌进行字符分割;最后采用13点特征法提取字符特征和改进BP网络神经算法对车牌字符进行识别。实验结果表明,本算法能大大提高了车牌识别系统的准确性和鲁棒性,具有较强的实用性。     

基于形态学原理的车牌定位方法

在智能交通系统中,车牌自动识别是一个重要的组成部分.本文展示了一个实时、有效的车牌识别方法.首先增强图像并利用车牌中字符的特点,用形态学的原理构成一系列算法,将汽车图像中车牌区域于其它部份分离,随后依据车牌的比例作一个掩模,利用形态学重构算法,在汽车图像中最终定位车牌并返回原图像分割出汽车牌照.实验证明这是一个非常有效的方法.     

基于FPGA的车牌识别算法研究

车牌自动识别系统在实现智能交通系统方面发挥着重要作用,整个系统包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分.本设计先确定车牌在获取图像中的具体位置,从而把车辆牌照定位出来,进而对车牌用局部投影的方法进行字符分割,最后采用模板匹配法进行车牌字符的识别.本文提出的方法具有实时采集视频图像,车牌定位准确,分割及识别效率高的优点.     

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。     

汽车牌照字符分割的自适应算法

本文提出一种针对汽车牌照字符分割的自适应算法.该算法首先对获取的彩色车牌图像进行灰度化、灰度拉伸、边缘检测、Hough 变换、旋转变换、二值化等一系列处理,以突出车牌文字、矫正车牌位置;然后对预处理结果的水平投影进行削峰填谷操作,以获得车牌字符的上下边界,再对上下边界内子图像的垂直投影进行削峰填谷操作,以获得车牌每个字符的左右边界.进而最终确定车牌每个字符的具体位置.实验结果表明该方法字符分割准确、运算速度快、适应能力强,有很好的实用性.     

基于明暗度分类和改进二分法的车牌字符分割

车牌字符分割易受到车牌倾斜及边界、杂点的干扰,致使复杂条件下的车牌图像分割准确率不高,针对该缺点提出一种鲁棒性强的分割算法。在车牌预处理阶段进行图像明暗度分类及灰度图增强,以此为基础进行倾斜校正及上下边界定位;在字符切分阶段采用改进二分法进行分割,之后对1,2,6,7四个字符实现了边界精确定位。实验表明,该算法实时性较好,能够有效克服车牌对比度不高、模糊、粘连和倾斜的缺点。     

ETC系统中的车牌识别技术研究

车牌识别技术,识别过程包括车牌定位、字符分割和字符识别3个部分。本文首先根据车牌的水平和垂直投影,找出一个长方形区域,定位出车牌的真实位置;然后将字符二值化为可识别的黑白图像,采用字符间距对车牌号进行字符分割并归一化;最后识别字符,将取出的字符与事先建立的字符模板库做差,为0就表示两者之间完成了匹配。把每一个相减为0的字符保存,也即为所求的车牌。     

基于字符整体特性及blob分析的车牌字符分割

为克服车牌边框、铆钉、车牌倾斜及车牌图像中亮度不均等不利因素的影响,利用水平结构元素对图像进行灰度Top-hat/Bottom-hat形态学锐化增强;然后通过中间行扫描,对各连通体进行blob分析.在字符分割过程中,利用车牌字符高度整体一致、相邻字符水平位置基本一致以及相邻字符中心间距所特有的比例关系等整体特性,作为车牌字符分割的依据.可有效克服常用方法中单个字符特性及单个字符与车牌总体的相对特性对图像倾斜、拉伸、缩放敏感及难以处理字符中的"1"的缺陷,实验结果证明了该算法的有效性.