机动车辆牌照自动定位算法研究

受光照、车型及周围景物的影响 ,将牌照从复杂背景中定位出来具有较大的难度 ,经典的定位方法不适用于此种场合 为寻求有效的解决途径 ,笔者对定位算法进行了探讨 提出了快速Bernsen二值化方法 ,用以将灰度原图二值化 采用复合极值形态滤波去除不符合牌照形状特征的线条 ,以顺序连通成分标记法标记字符区域 ,再根据牌照的纹理特征去除非法区域 ,然后对剩余区域进行模糊评判 ,选择最优 ,最终得出牌照区域 实验结果说明该算法是有效的 ,并且定位后的牌照字符完整 ,有利于下一步的字符切分和识别     

一种基于像素标记的二值图像区域围线追踪方法

在研究了多种二值图像连通区域围线追踪算法的基础上,提出了一种改进型的二值图像连通区域围线追踪算法。该算法在已有围线追踪算法的基础上,通过定义特定追踪方向,使得追踪过程始终按照逆时针或顺时针方向沿着连通区域边缘进行。在追踪过程中对像素点进行多次标记,通过在按照追踪方向确定的像素点基础上判断像素标记值来确定下一次待追踪像素点的选取。由于对像素点进行多次标记,有效区分了一次追踪像素点和二次追踪像素点,解决了追踪过程中出现的追踪间断现象,使得追踪结果呈现一条完整围线。实验结果表明,此方法可以快速有效地完成二值图像连通区域的围线追踪和提取。     

一种紫色土图像的分割与提取方法

【目的】研究紫色土的图像分割与提取，为将来实现机器视觉识别紫色土打下基础。【方法】利用在RGB颜色空间的像素值分布特点，计算多变量条件概率，通过建立优化模型提取颜色特征值的边界，结合分段函数构建分割测度；然后，使用构建的分割测度建立基于密度峰值思想的优化模型，按照两次迭代差异最小化原则，优化局部分割阈值，从多个局部分割阈值中利用类内方差最小化模型获得优化的分割阈值，实现紫色土的图像分割；最后，以像素四邻域连通标记递归算法标记包含空洞的紫色土区域图像的连通区域以消除分割结果中的背景离散区域。同理，标记背景连通区域以填充紫色土区域图像空洞实现图像中紫色土区域的提取。【结果】计算综合评价指标F1、调整的兰德系数ARI和归一化互信息NMI来评价分割提取的结果。试验表明，提出的方法平均分割准确率达96.01%,97.16%和82.02%；与对比方法比较，提出的算法可以更加准确完整地分割与提取紫色土区域图像，最终实现紫色土图像土壤区域的完整分割。【结论】提出的算法是有效的。     

基于连通域算法的区域测量

基于数字图像处理的原理,提出用八连通域算法对有多个连通区域的二值图像进行面积测量.通过逐行逐列地扫描图像,按照一定的规则标记连通区域,得到对象的个数,同时统计每个区域所含的像素,通过标尺转换可以得出区域的面积.结果表明,该算法能有效地提取八连通区域,可用于计算显微图像颗粒物的面积和粒径.     

基于标记控制分水岭算法的乳腺X线摄片分割

乳房区域提取是基于乳腺X线摄片的计算机辅助诊断中的关键步骤。它能够将病灶的检测范围限定在乳房区域之内,减少背景区域的干扰,从而提高诊断效率。针对乳房区域边缘处的灰度与背景区域很接近,难以区分的问题,提出一种基于标记控制分水岭算法的乳房区域分割方法。首先对图像进行形态学平滑并计算梯度图;然后,基于改进的Otsu阈值法及形态学方法确定内部标记和外部标记;最后,在内外标记的控制下对图像进行分水岭分割。采用多种评估方式将算法的分割结果与金标准进行对比,其重叠率达到0.93±0.03,结果表明该算法能有效提高乳房区域分割精度。     

一种改进的图像中连通体边界freeman链码的获取算法

本文介绍了一种基于边界追踪的freeman链码获取算法，算法可以快速获取二值图像中连通体边界线的freeman链码，不仅适用于单连通的简单区域，对于多连通的孔洞区域同样有效．     

二值图像连通域标记优化算法

在分析现有二值图像像素扫描连通域标记算法的基础上,提出像素扫描连通域标记优化算法。本算法具有速度快,算法简单,易于实现的特点,仅需两次扫描,即可实现像素的多目标标记。本算法将背景也作为目标加以标记,分两步扫描图像和临时连通域标号矩阵完成连通域的标记和合并,采用顺序存储结构存储和处理等价标号,算法速度快,节约内存。     

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术,经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记,避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题,此外,本算法不受所标记的区域的形状和面积的影响,能够准确标记任意形状的连通区域,表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较,实验结果表明该算法是快速和高效的。     

一种适合硬件实现的多值图像连通域标记算法

提出了一种合适硬件实现的多值图像连通域标记算法.算法以有效的方式识别、保存并整理区域之间复杂的连通关系.首先,通过对图像执行一遍逐像素扫描,得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系;然后,通过等价表整理以及图像代换,输出图像标记的最终结果,并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数.仿真结果表明,该算法能够识别图像中复杂的连通关系,产生正确的标记结果,在用于大幅图像的分块标记时,能够实现全局标记一致.在以硬件方式实现该算法时,在50 MHz工作时钟下,处理320×256像素图像能够达到100帧/s的标记速度,满足大部分实时目标识别系统的要求.     

基于频域分析的联指图前后背景分离算法

为了快速又精确地分离四联指图的前景和背景区域,提出了一种基于频域分析的联指图前后背景分离算法.该算法主要包括:①基于局部3阶累积量的前后背景粗分离,有效地降低了噪声对方差的影响,并对低对比度区域能够实现有效快速分离;②结合全局信息的局部最佳直方图阈值分割法的二值化增强算法,实现以局部区域为基础的全局二值化;③基于频谱分析和2条判别规则的非指纹区域去除,有效地去除诸如印刷字符之类噪声所在的干扰区域;④基于中心最近邻法则的区域合并,使得那些由于质量较差而被分解为若干个不连通的区域标记为同一区域.实验结果表明,该算法的几个步骤是有效的,且具有速度快和精确度高的特点.     

车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法

提出一种复杂背景下的多车牌图像分割和知识方法，采用统计和特征匹配相结合的方法去除待识别图像中的背景，提取可能存在车辆的区域；分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割，使用PCA和BP神经网络相结合的方法精确识别车牌，实验结果表明，该方法对复杂背景下多车牌的分割和识别是有效的。     

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.     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

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.     

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.     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。     

基于边缘检测及灰度跳变的车牌定位算法研究

为了能在复杂背景及不同光照条件下准确地定位出车牌,提出了一种基于边缘检测和灰度跳变的车牌定位算法．该算法首先对获取的图像进行灰度化、图像二值化等预处理操作,提高图像质量,突出车牌信息,接着对车牌图像进行边缘检测,在此基础上采用水平方向和垂直方向上的灰度跳变统计来确定车牌区域的上下边界和左右边界,从而实现车牌定位。实验结果表明,该方法可以比较准确、快速地实现车牌区域的定位．     

图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用

主要分析了图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正等步骤,对车牌字符的识别进行了分析,并对自动识别技术进行了改进。基于图像处理技术设计的机动车辆车牌自动识别系统,在保障交通顺畅运行方面发挥着巨大作用。从实际应用效果看图像处理技术在机动车车牌自动识别技术实际运用中效果良好,具有一定的推广价值。