基于颜色和纹理特征相结合的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术.目前多数的车牌定位方法考虑车牌的颜色以及纹理特征,但针对复杂背景下的车牌定位问题,其适应性不强.针对现实生活中复杂背景下的车牌定位,提出综合使用纹理信息及颜色信息等多种特征的分层次车牌快速定位方法.首先在图像的二值垂直边缘图中,利用车牌区域的边缘信息及车牌的纹理特征进行车牌候选区域的确定,在降低算法复杂度的同时提高了定位精确性,然后结合先验知识,运用四元数主成分分析及K-means聚类方法,提取候选区域图像特征并分类,最终得到精确车牌定位.试验证明该方法正确率高、鲁棒性强,对于背景复杂的车牌定位具有很强的抗干扰性能,在复杂的环境和不同光照条件下实现车牌的精确定位.     

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．     

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.     

基于颜色和纹理综合特征的车牌定位方法

提出了一种基于颜色和纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行色彩分割,然后进行区域生成,最后从中分割出车牌。实验结果表明算法效果好、速度高,而且适用于对有噪声及复杂背景的车牌图像进行分割。     

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。     

基于图像处理的车牌识别研究

该文对基于图像处理的车牌识别算法进行了研究。首先,采用灰度化和阈值法进行图像预处理,消除一部分背景信息;其次,采用Canny边缘检测算法提取车牌边缘,采用开运算和闭运算等形态学操作来改善边缘提取的效果,使车牌区域尽量互相连通,进一步消除干扰,准确定位车牌;第三,采用垂直投影法对车牌进行字符分割;最后,采用模板匹配的算法对车牌字符进行识别。Matlab仿真分析表明,该文设计的车牌识别算法可有效地实现车牌识别。     

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。     

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。     

关于高速公路收费系统车牌识别技术的研究

车牌识别是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息。从而确定车辆身份的技术。车牌识别分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌定位是一个难题：车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。本文通过车牌的纹理和颜色特征采用粗定位和细定位相结合的方法进行识别。     

多尺度积角点检测和视觉颜色特征的鲁棒车牌定位算法

车牌图像包含的尺度、仿射变化及其复杂的背景是影响车牌定位准确度的重要因素。在高斯差（DOG）尺度空间框架下,笔者提出了一种基于多尺度乘积的角点特征和视觉颜色特征提取及其相融合的车牌定位算法。基于高斯差尺度空间的图像边缘信息,应用多尺度乘积分别提取具有尺度和仿射不变特性的角点和颜色特征,并在两特征融合结果基础上确定车牌位置候选区域;最后通过车牌区域特征点之间的距离及密集关系实现车牌的准确定位。对大量实拍的复杂环境下的车辆图像进行测试表明,该算法对车牌定位具有快速、高效的定位效果,且在噪声、仿射变换等方面的鲁棒性表现较好。     

一种复杂环境下快速车牌定位的新方法

针对低对比度和环境复杂情况下,车牌定位时间长和准确率低的问题,提出了一种快速车牌定位的新方法.该方法首先根据边缘密度以及亮度方差进行局部图像增强,然后采用一种高效的算法去除冗余边缘,最后使用水平投影及自适应搜索窗来精确定位并分割车牌.实验验证了该方法完全满足复杂环境下实时车牌定位的要求.     

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.     

基于边缘检测和多特征扫描的车牌快速定位方法

针对复杂背景下车牌图像定位不准,定位时间长等问题,提出了一种快速实用的车牌定位方法．在对图像边缘检测的基础上,实施图像二值化,并利用车牌的位置尺寸信息和纹理信息缩小搜索范围,实现车牌快速准确的定位．试验结果表明,对不同背景、不同车型的汽车图像,该方法具有较好的定位速度和精度．     

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。     

基于边缘分析和纹理信息统计的车牌定位研究

车牌定位是车牌识别技术的关键环节之一。对车辆图像进行边缘分析二值化处理,再结合纹理统计进行车牌定位,可以克服复杂背景的弱边缘信息和干扰噪音所带来的影响,较好滤除可疑车牌区域。实验结果表明,使用该方法可以较好的实现车牌定位。     

模糊C-均值聚类法在车牌识别系统中的应用

针对车牌识别系统中的图像存在模糊、噪声干扰等问题,利用改进的模糊C-均值聚类算法来提高图像的分割效果.图像经边缘检测后,根据车牌中字符分布的特点,车牌内部存在着较丰富的边缘.由于边缘处灰度值与车牌中其它部分的灰度值不同,可利用灰度值的变化频率,来实现对车牌定位.实验表明该算法在车牌识别系统中是有效的.     

基于明暗度分类和改进二分法的车牌字符分割

车牌字符分割易受到车牌倾斜及边界、杂点的干扰,致使复杂条件下的车牌图像分割准确率不高,针对该缺点提出一种鲁棒性强的分割算法。在车牌预处理阶段进行图像明暗度分类及灰度图增强,以此为基础进行倾斜校正及上下边界定位;在字符切分阶段采用改进二分法进行分割,之后对1,2,6,7四个字符实现了边界精确定位。实验表明,该算法实时性较好,能够有效克服车牌对比度不高、模糊、粘连和倾斜的缺点。     

基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

文章提出了一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下,图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息,选用小波作为车牌分割工具;为了突出车牌字符与图像中其它信号特征的差异,定义了一个亮度矩函数,用以搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明,该方法定位准确率高、速度快。     

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.     

基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术

随着计算机图像处理技术的发展,车牌识别已经成为计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用领域之一,车牌识别技术在智能交通系统中显得尤为重要.基于改进倾斜校正算法的车牌识别的算法,对含有车辆牌照的图片进行图像滤波、图像增强、车牌定位、车牌的字符分割和字符识别.对车牌定位技术和车牌倾斜校正技术进行改进,以应对复杂的环境变化.实验表明,车牌的识别率有明显的提升.