基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

采用小波伪运动分解的车牌定位法

针对目前车牌定位和图像提取存在的问题,提出一种在频域中处理的新方法--基于小波伪运动分解的图像分割.首先对车牌图像进行裁剪、灰度化和小波阀值消噪预处理,滤掉一些高频干扰信号;然后,对不同尺度层的小波函数的系数进行小波伪运动分解.最后,根据计算出来的频率特征确定车牌位置,把车牌剪切出来.该算法是基于文字本身的频率来实现的,所以无论背景有多复杂,都可以很好地找出车辆的位置.     

基于小波分解的车牌图像分割

为消除明暗不均等低频干扰的影响，将字符成功地从车牌图像中提取出来，提出了基于小波分解的车牌图像分割方法，根据干扰信号与字符信号属于不同频域的特点，利用小波时频局部化分析的能力，在保留字符信息的同时滤除或抑制低频干扰成分，其方法是先根据统计结果分析出字符和低频干扰信号所处的频率范围，然后对图像进行小波分解，过滤掉或抑制干扰信号所属的频段，再利用传统的聚类分析进行分割，这样就能够很好地消除白斑黑斑、光照不均匀、非车牌区域干扰等问题，即使图像灰度值反差很大也能将车牌字符很好地提取出来。     

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.     

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。     

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.     

二次定位车牌分割及识别方法

智慧城市建设中,需对重点街道和路口采集到的交通视频文件进行智能分析.为此,提出一种二次定位车牌分割、识别方法.首先,利用垂直投影区域特征并结合Hough变换得到车牌的粗略定位分割结果;然后,基于该车牌图像的粗略定位分割结果,采用支持向量机的方法,进行车牌的精细定位分割并对车牌号码进行自动提取、识别.通过对多源车流量视频实验数据中的1680帧车牌图像进行自动车牌提取分析,在5°和10°两个倾斜角度,二次定位车牌识别方法的准确率分别达到96.7%和96.2%,优于相关算法.     

一种实用的车辆车牌定位系统

本文介绍了一种实用的车辆车牌定位方法,主要通过对车牌图像的边缘检测、阈值分割、数学形态学处理等算法和投影法定位完成对车牌图像的定位。实验结果表明该方法简单,车牌识别率高,具有一定的实用价值。     

基于数学二值形态学的车牌定位与字符分割

本方法是基于数学二值形态学的车牌定位和字符分割的方法.在车牌定位中,首先提取图像的边界,腐蚀非车牌边界,用矩形结构元素连通剩下的区域,去除最大面积以外的其它区域.最大的连通区域即为车牌所在的位置.在字符分割中,首先用双线性插值将车牌图像调整到固定大小,确定字符的上下边界,然后逐个判断字符的具体宽度,用于分割字符.通过matlab 7.0的验证,该方法解决了车牌褪色,车牌开裂,非连通字符和连续的数字1等对自动识别系统的影响问题.     

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…     

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。     

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.     

压缩感知在车牌识别系统中的应用研究

分析车牌识别系统的数据采集过程,提出关于压缩感知理论的车牌识别系统的数据采集方法。对采集的车牌图像进行小波变换,将车牌图像变换成易传输,数据量较小的图像数据,使用正交匹配追踪算法以及小波逆变换对来自传输设备的车牌图像进行重建,并实现原始图像精确和近似重构。由仿真可知,压缩感知理论应用于车牌识别系统的数据采集传输过程,降低了传输数据量大小,并易于图像数据传输,且能以较小误差实现车牌图像的重构,同时有相应的硬件使用环境。     

一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位,得到一些可能的车牌区域,然后确定这些区域的精确范围,同时去除部分伪车牌,在字符提取和字符识别时进一步去除伪车牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后,得到真正的香港车牌区域。     

一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位，得到一些可 能的车牌区域，然后确定这些区域的精确范围，同时去除部分伪车牌，在字符提取和字符识别时进一步去除伪车 牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后!得到真正的香港车牌区域。     

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.     

一种基于IFFT的小波矩的快速算法

该文提出了一种基于快速傅立叶逆变换 (IFFT)的小波矩的快速算法。小波矩除本身具有矩特征的旋转、平移、缩放不变性外 ,还具有对图像细节特征的描述。该文在小波矩和快速傅立叶逆变换方法的基础上提出了一种基于IFFT的小波矩的快速算法。实验结果证明 ,这种方法大大简化了小波矩的计算     

基于相位一致性和字符纹理特征的车牌定位算法

针对在光照变化和光线不足环境下车牌定位困难的问题, 将相位一致性应用于车牌定位, 提出了基于相位一致性和字符纹理特征的车牌检测算法。利用相位一致性不受亮度和对比度变化影响的特点, 提取图像边缘信息; 在获得的图像相位一致性边缘上, 扫描车牌图像。将扫描区域垂直投影为一维信号, 并利用小波多分辨率的特性滤除噪声的干扰, 再根据车牌中的字符纹理的统计量特征进行车牌提取。实验表明, 该算法在光照变化和光线不足的环境下, 能获得96%的车牌识别准确率。