基于角点检测和边缘提取的车牌定位方法

车牌定位技术是实现车牌自动识别的关键技术之一。根据车牌藉征,设计了一种基于角点检测和边缘提取的车牌定位方法。该方法首先对原始图像进行阈值分割,其次采用数学形态学方法增强车牌边缘,接着利用角点检测方法对车牌进行粗定位,最后通过边缘提取来实现车牌图像的精定位。通过实验分析,证明该方法定位效果较好。     

一种基于边缘特征的汽车牌照定位算法

车牌定位技术是汽车牌照识别系统中的一项关键技术 .基于视频检测模块所捕获的车辆图像的成像特点 ,采用反锯齿的方法对其进行优化 ,并根据车牌的边缘特征 ,提出了一种基于边缘图像频率变化特征的二次车牌定位算法 ,用于车牌的定位和提取 .实验表明 ,该定位算法快速、准确 ,具有较强的鲁棒性 .     

复杂背景下结合Graph Cut分割的车牌定位算法

复杂背景下的车牌定位算法是车牌识别技术的一个难点。提出了一种结合graph cut图像分割及边缘检测技术的车牌定位算法,通过图像分割算法去除图像背景边缘信息对车牌定位算法的干扰,测试表明该方法有效提高了复杂背景下车牌定位算法的准确率。     

基于改进LoG算子的车牌定位识别系统实现

车牌定位在车牌识别系统中具有承上启下的地位,对是否能够正确识别车牌信息起到关键性的作用。针对利用传统边缘检测算子进行车牌定位的时间较长,精度低等局限性,提出一种改进型Lo G边缘检测算子。该算子克服传统Lo G算子在边缘检测时定位区域不够准确,识别时会产生双边缘等缺点。实验结果表明:改进型Lo G边缘检测算子比传统边缘检测算子正确定位车牌并识别的精度高,准确率达到95.03%,能够较快速进行车牌定位,提高车牌识别的精准率。     

基于数字图像处理的车牌定位与分割技术研究

针对车牌识别系统中参数选择的问题,提出一种基于数字图像处理的车牌定位与分割技术.采用基于数学形态学和边缘检测以及颜色相结合的方法实现了车牌定位.通过垂直投影法、模板匹配法实现了车牌字符图像的分割.实验结果表明,该方法能够有效、准确地实现车牌图像的定位与分割.     

基于灰度累积投影与边缘图像跳变统计的车牌定位方法的研究

针对交通检测系统中数码相机所拍摄到的图片,提出一种车牌定位方法:首先对图像进行二值化和边缘检测等预处理,然后根据边缘二值图中车牌区域的边缘特征,利用行扫描方法对图像进行灰度累积投影与边缘图像跳变统计,再根据车牌区域的字符纹理特征及灰度值特征确定车牌的水平位置.利用列扫描方法对图像进行灰度累积投影,用形态学的方法对细长线条的过滤,从而达到对车牌进行准确的垂直定位.实验表明,这种方法取得了较好的效果,具有较高的实用性.     

基于最大梯度差和边缘搜索的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.为了实现车牌的准确定位及车牌识别,依据车牌区域具有丰富的边缘信息,提出了一种改进的车牌定位算法.利用最大梯度差缩小车牌图像范围和矩形匹配法粗定位车牌,根据搜索车牌的边缘信息来精确定位车牌.实验结果证明了该方法的可行性及定位的准确性,并且比单一使用最大梯度差法的定位准确率有较大的提高.     

基于脊波变换的车牌边缘检测

通过分析现有的一些边缘检测方法,针对在复杂环境下对车牌图象进行分割提取这一问题,提出了一种基于脊波变换的边缘检测方法.这种方法以脊波变换为理论基础,具有多方向和多尺度性,能对车牌中的不同方向的边缘特征进行有效的检测.实验表明,该检测方法抗噪声更强,定位更准确.     

基于字符边缘检测和颜色特征的车牌定位方法

针对复杂背景下车牌定位精度低的问题,提出一种基于字符边缘检测和颜色特征的定位方法. 针对图像中车牌区域含有的丰富边缘,首先进行垂直边缘检测,然后去除大量背景和噪声边缘,接着通过对垂直边缘的统计分析确定2个候选区,最后结合车牌的颜色特征确定最终的车牌图像区域. 实验结果表明,该方法准确率高,鲁棒性好,具有较大的实用价值.     

基于边缘检测与分层的车牌定位

车牌识别是智能基础设施的一个主要组成部分,本文针对车牌本身特征,在分析了目前车牌定位方法的一些特点及不足,提出一种基于Canny边缘检测和分层相结合的车牌定位方法。实验表明,该方法是有效的、可行的,便于下一步的字符分割。