一种新改进的otsu算法

图像的二值化是车牌识别过程中的重要环节,图像的二值化直接影响定位的准确性。由于字符的分割和识别是在车牌区域二值化结果的基础上进行的,因此车牌图像的二值化是非常关键的一步。本文对传统的otsu算法和新改进的otsu算法进行了试验比较,通过对otsu算法基本原理的研究,提出了一种新改进的灰度图像二值化的方法,该算法能够更好的确定最佳阈值点,实验表明上述方法能够得到较理想的二值化图像。     

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.     

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。     

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．     

基于灰度图像及其纹理特征的车牌定位算法

车牌定位技术是车辆牌照识别系统和智能交通系统的关键技术之一,基于灰度图像的车牌定位算法,通过利用车牌的纹理特征,实现车牌定位.该算法就图像灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘增强、水平及垂直投影定位的方法进行了详细阐述,并根据实验结果对算法的准确性进行了说明.     

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.     

一种实用快速的车牌字符分割方法

针对车牌自动识别系统中的字符分割问题,提出了一种基于车牌字符几何特征的分割字符算法。该方法先用数学形态学对二值化后的车牌图像进行一系列的形态运算,去除掉一些无用信息,使得字符与车牌左右边框、字符与字符之间空懈变大,便于划出字符间的垂直分割线,然后使用一种新的快速测量车牌倾斜度的方法进行校正。实验结果表明,该算法原理简单实用,分割速度快,分割的质量好,便于下一步的识别。     

改进背景补偿的车牌图像二值化算法

针对车牌自动识别系统中二值化车牌图像时常出现字符光照不均等复杂特征,提出一种新的解决方法.首先使用同态滤波减弱车牌图像光照不均等带来的影响,然后通过改进的背景补偿算法对车牌图像进行二值化.实验表明,该方法能有效克服光照不均等带来的影响,二值化效果良好.     

笔划宽度变换直方图在车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型:深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

笔划宽度变换直方图的车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型：深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。本文提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。我们使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

基于最大稳定极值区域与主要旋转不变局部二值模式的复杂场景车牌检测方法

为了解决在复杂场景中进行车牌定位的问题,提出了一种基于MSER与DRLBP特征的车牌定位方法。首先对输入图像进行预处理,然后在多个通道上进行MSER候选区域提取;接着利用所设计的基于车牌字符合并的车牌定位方法进行车牌字符合并;最后利用DRLBP纹理特征对合并后的区域进行验证从而得到最终的车牌区域。实验结果表明该方法具有较好的定位能力。由于方法是通过寻找车牌字符进而定位车牌位置,因此其受车牌颜色、车牌格式的影响较小,在复杂环境中对国内外不同车牌均有较好定位效果。     

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.     

一种基于SIFT特征提取的车牌定位方法

针对传统车牌定位算法对车牌图像质量要求较高、鲁棒性较差、准确率较低等不足,提出了一种基于尺度不变特征（SIFT）特征提取的车牌定位新方法．它利用车牌中汉字字符的局部特征属性,以SIFT特征提取方法进行抽取,并用之构建特征模板库,然后把待识别车牌图像的SIFT特征与之相匹配,用RANSAC算法剔除误匹配点后,便得到仿射变换矩阵,从而实现对车牌较准确的初定位和初倾斜校正．进一步对提取的车牌区域图像二值化,用Radon变换求得倾斜角度后,可生成精确的仿射变换矩阵,并实现对车牌的精确定位和倾斜校正．实验表明：与传统算法相比,本方法不仅能够实现准确的车牌定位及倾斜校正,而且对图像亮度、污损、倾斜、尺寸变化等具有良好的适应性和鲁棒性．     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

一种新的汽车牌照识别的图像增强算法

汽车牌照区域分割是牌照识别的关键步骤，增强图像中的牌照区域，抑制背景区域，可以有效降低牌照区域分割的难度。将图像分解为一组二值图像的组合，然后在二值图像上计算各连通分量及其特征参数，利用牌照区域和背景区域对应的连通分量的特征差别，可以有效抑制背景而保留牌照。处理后的二值图像可重构出牌照区域被增强的图像。还采用等高线标记代替连通分量标记，以减少计算量，使得算法具有实用性。试验表明，这种算法有效地突出了牌照区域而抑制了背景，提高了牌照定位分割的效果，可以很好地用于实际的汽车牌照识别系统中。     

基于彩色分割的车牌自动识别技术

提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法．该方法由彩色分割、目标定位、字符识别及后处理模块组成．采用多层感知器网络（ＭＬＰＮ）对输入彩色图象进行彩色分割,通过投影法分割出潜在的车牌区域并进一步切割出字符,由多级混合集成分类器给出字符识别的初步识别结果及置信度,经后处理得到最终结果．该方法识别正确率高、鲁棒性好,车牌定位正确率达９８．６％,字符识别正确率达到９５％以上,具有很好的实用技术指标．     

基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现

本文利用Otsu算法二值化车牌图像的技术,给出了Otsu算法的原理,以及对车牌灰度图像进行二值化处理的方法原理;最后用MATLAB来实现车牌图像二值化的效果。     

像素连接车牌定位技术的研究

车牌定位作为车牌识别的先导部分,其准确性决定了车牌识别系统的可靠性.现有车牌定位技术对融合后的图像进行形态学操作时,存在结构元素大小不易控制,并且若车身有着与车牌同样的颜色,形态学膨胀容易造成两者相连接的问题.针对该问题,提出了像素连接的车牌定位方法,达到较好的车牌识别边缘检测效果.     

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。