一种彩色汽车车牌的自动分割方法

汽车牌照的定位是一个公认的较难解决的图像分割问题,文章提出了一个综合多种特征的车牌分割算法;该算法首先利用颜色信息特征加强输入图像的车牌区域,然后基于车牌区域的灰度变化和纹理特征提出一种垂直边缘检测方法实现牌照与背景的进一步分离,使用数学形态学滤波和区域合并,最后运用投影法确定牌照区域;实验结果表明,该方法取得了良好的效果。     

基于Matlab的车辆牌照识别系统

介绍了一种基于Matlab的车辆牌照识别系统,采用基于灰度跳变的定位方法,先对图像进行预处理,再用CAN-NY算子做边缘检测、开闭运算子和车牌长宽比特征识别以实现车牌的定位,最后用二次水平投影分析和阈值技术有效检测了车牌图像的上下左右边框、旋转角度,从而准确实现车牌字符的分割.     

汽车牌照的检测与文字分割

为了从车辆图像中检测汽车牌照的位置,并分割出牌照中的文字,实现对车辆身份的认定,利用牌照的边缘、文字及字符间距特征,构造了两个模板矩阵,并在此基础上设计了模板响应算法.结果表明:通过计算模板的响应,可以检测到车牌的位置及像素高度,并按车牌实际高度和像素高度的比例关系分割出牌照中的文字;该算法效率高,稳定性好,抗噪声能力强.     

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.     

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.     

基于小波分析的字符图像分割技术

针对汽车车牌图像自动识别的问题,提出了一种对多字符图像的快速分割技术。此技术具有很好地分析信号局部特征的优点,利用小波分析与图像投影特征相结合的方法,快速检测出图像中多字符的边缘突变点,将多字符图像分割成多个单字符区域,从而实现一幅图像中多字符的定位及分割。     

车牌字符分割前的颜色预处理

介绍了车牌字符分割前的颜色处理过程．车牌字符分割是车牌识别系统的第二步，是在车牌定位之后进行的，因为定位出的牌照一般来说是彩色的，这些彩色信息对字符分割及最后的识别均没有帮助，所以首先将图像转换成灰度图，然后进行一定范围的灰度拉伸，最后进行二值化，为字符分割做好准备工作．     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。     

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。     

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     

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.     

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.     

基于线阵CCD的车辆参数识别系统

提出一种应用线阵CCD进行车辆参数检测的方法,可用于公路智能收费系统.该方法以车牌及轮胎钢圈作为检测的主要目标,利用纹理特征确定车牌区域,采用梯度算子与连通域相结合确定钢圈位置,进而确定车辆长、宽、高、轴距等重要参数.实验结果表明,该方法识别速度快、准确率高,有较高的应用价值.     

基于改进深度学习的车牌字符识别技术研究

为解决传统车牌字符检测方法可靠性差、效率低的问题,提出采用haar级联检测结合深度学习方法的卷积神经网络车牌字符识别方法。采用haar级联分类器提取出图片中车牌的位置,通过灰度、阈值、腐蚀、膨胀等预处理技术提取出车牌字符;通过收集字符数据,对CNN神经网络在角度倾斜、光照变化和噪声污染条件下进行训练,使用训练后得到的模型对车牌字符图片进行识别。实验结果表明, 该方法识别车牌字符正确率较高,在角度倾斜、光照变化和噪声污染条件下的准确性和稳定性较好,能够有效地降低车标识别的错误率。     

Wavelet packet based feature extraction and recognition of license plate characters

~~Wavelet packet based feature extraction and recognition of license plate characters1. Poon, J. C. H, Ghadia, M., Mao, G. M. T. et al., A robust vision system for vehicle license plate recognition using gray-scale morphology, in Proc. of the IEEE Interna…     

图像处理在汽车牌照识别中的应用

随着自动化和交通工程的发展,汽车牌照识别技术成为一个热点。以识别一张汽车牌照的图片为例,阐明了车牌自动识别的原理,处理过程由预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块组成,采用MATLAB编程实现。经过实例证明,所提方法对牌照识别率很高,且识别方式简单易行,可以应用于实际。     

基于图像处理的车牌定位方法的研究

对智能交通系统的核心技术——汽车牌照识别技术进行了研究,在图像处理技术的基础上,着重研究了车牌区域定位技术,分析了目前有代表性的车牌定位方法,介绍了利用粒子图像测速关联PIV（Particle Image Velocimeter）算法原理,提出了一种采用车牌字符笔画2个边缘互相关值最大的方法进行车牌定位的算法,准确而快速地检出了车牌区域,为后续车牌字符识别打下了很好的基础。     

基于Faster R-CNN的车牌识别算法

针对传统车牌检测方法定位不准确、检测结果易受环境影响的问题，提出一种基于Faster R-CNN和Inception ResNet_v2的车牌检测算法:通过迁移学习的方式实现精确的车牌定位，用像素点统计法处理车牌图像，实现单个字符的有效提取；mLeNet5卷积神经网络模型用于对单字符进行识别。结果表明，算法对有遮挡及角度倾斜的车牌字符能实现高效、高精确度的识别.      

基于区域标注的车牌提取算法研究

提出了一种基于区域标注的方法来实现静态图像中的车牌提取。车牌提取的主要步骤由以下几步构成:原始图像灰度化、数学形态学处理(前景图像处理)、图像二值化(阈值法)、图像滤波处理、特征区域标注,车牌特征提取、采用matlab进行实验仿真。在实验中,通过对各种场景下采集到1 000幅图像做测试,车牌定位率为98%。实验结果表明基于区域标注的车牌提取算法运算快,对背景较为复杂的图像中车牌的提取有良好的效果。