一种有效的车牌定位方法——数学形态学和字符边缘特征相结合的车牌定位方法

汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。从而实现了车牌图像的准确定位。     

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.     

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．     

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。     

基于数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,为了能对汽车牌照精确定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法。首先利用中值滤波方法对汽车图像进行消噪处理,然后用迭代阈值选择法将图像进行二值化,并运用数学形态学的膨胀、腐蚀对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值等进行综合分析,准确定位车牌区域。实验结果表明,该方法简单易行、准确率高、并且具有一定实效性,可用于对实际车牌图像的准确定位。     

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．     

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.     

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。     

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.     

基于阈值分割和区域生长的车牌识别方法

【目的】改善车牌定位的质量,提高车牌识别的正确率和效率。【方法】联合使用阈值分割和区域生长算法进行车牌定位,使用垂直投影法进行字符分割,并使用字符模板匹配方法实现车牌字符的识别。【结果】基于阈值分割与区域生长的车牌识别方法能准确地识别出车牌号,识别率高,运行速度快。【结论】该方法实时性较好,具有一定的实用价值。     

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。     

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．     

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。     

基于最大梯度差和边缘搜索的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.为了实现车牌的准确定位及车牌识别,依据车牌区域具有丰富的边缘信息,提出了一种改进的车牌定位算法.利用最大梯度差缩小车牌图像范围和矩形匹配法粗定位车牌,根据搜索车牌的边缘信息来精确定位车牌.实验结果证明了该方法的可行性及定位的准确性,并且比单一使用最大梯度差法的定位准确率有较大的提高.     

基于差分与对称性检测相结合的车标定位方法

提出了基于边缘颜色均值对的车牌定位算法,此方法充分利用车牌的底色与车牌字符颜色的固定搭配,在RGB颜色空间中求取相邻像素的RGB各分量的均值,然后转换到HSV颜色空间,如果出现符合颜色搭配的则认为是车牌可能在的区域．该方法既能保证尽可能多地提取出车牌区域像素,又极大地清除非车牌区域像素,使后续处理得到一定程度的简化．在此基础上利用车牌与车标的位置关系进行车头定位,并结合差分及对称性检测进行车标的精定位．     

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OpenCV的车牌识别系统研究

车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统,是智能交通系统的重要组成部分.介绍了一种基于Visual C++平台与Intel开源计算机视觉库OpenCV的静态复杂背景下的车牌识别系统的开发方式.该方式中采用空间域滤波和形态学方法确定车牌的轮廓,采用频域、空间域分析和几何校正相结合的方法对车牌歪斜情况进行校正,最后通过字符分割和模板匹配实现车牌号码识别.经在Visual C++平台下验证,此方法适用于车牌歪斜的情况,识别速度快,准确率高.