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1.
一种基于车牌特征信息的车牌识别方法   总被引:20,自引:3,他引:17  
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。  相似文献
2.
基于二值图像的车牌精确定位方法   总被引:11,自引:0,他引:11  
提出一种基于二值图像灰度变化特征进行车牌精确定位的方法.在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界;对二值车牌图像进行处理得到特征图像,通过对特征图像进行垂直投影确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法精确定位的准确率达到99%.  相似文献
3.
汽车牌照的提取方法   总被引:11,自引:0,他引:11  
汽车牌照提取是汽车牌照自动识别的关键一步,本文中提出了两种提取方法,即利用扫描离差数据、有效谷峰点特征及先验知识来初步定位车牌区域;采用彩色分割及多级联合混合集成分类器的车牌提取技术,通过多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割,将这两种方法联合使用对车牌定位准确率高、鲁棒性好,车牌定位的准确率达99.3%,具有很好的实用技术指标。  相似文献
4.
基于小波分析的汽车牌照分割   总被引:10,自引:4,他引:6  
复杂背景下汽车牌照定位是车牌识别的难点之一,文章通过图像的减运算获得车辆主体信息,经过区域划分,再由小波分析在某个尺度的高频信息重构获得车牌轮廓信息,最后经过水平投影确定牌照准确位置。另外,利用多幅图像提供的相关信息,在区域划分中利用牌照位置的先验知识,加快了计算速度,取得了良好的效果。  相似文献
5.
一种新的车牌快速定位方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
针对车辆图像分割困难,车牌位置定位不准等问题,提出了一种新的车牌快速定位方法,在图像增强与分割的基础上,对得到的二值图像作行,列扫描,并利用车牌位置信息,尺寸信息来缩小搜索范围,提高了定位精度和实时性,对不同光照、不同车型的汽车图像的仿真试验结果表明,该方法具有较好的定位精度和鲁棒性。  相似文献
6.
基于字符角点信息的车牌定位方法   总被引:5,自引:2,他引:3  
车牌定位是车牌识别的基础.文中提出了一种准确快速的车牌定位方法.该方法利用三级阈值,由粗到细,首先剔除大量非角点像素,提高角点的定位速度,用大阈值突出显示车牌区域的角点,再根据车牌纹理的角点特性,利用滑动窗粗选车牌区域,然后对粗选车牌区域用小阈值,对车牌区域进行精确定位.试验证实该方法的车牌定位准确率达到98%,平均耗时约20ms.  相似文献
7.
基于变换域分析的车牌分割研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
考虑车牌本身特征,以模式识别的思想对整幅图像转变至利于识别和排除干扰的特征空间,并对图像基于变换域的纹理进行车牌粗特征提取,再由投影法细定位分割。试验表明该方法准确性、鲁棒性和适应性都达到实用技术指标,尤对车牌背景复杂、干扰较多情况具有良好效果。  相似文献
8.
基于颜色特征的汽车车牌定位   总被引:3,自引:0,他引:3  
主要根据车牌形状、颜色及与其它部位的区别进行车牌定位,并结合车牌位置的隶属度函数进行综合处理,在实际运用中取得了较好的效果。  相似文献
9.
基于HSV空间的车牌定位方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
车牌区域的颜色特征是车牌的重要信息.针对车牌区域颜色的伴生与互补特性,提出了一套在HSV空间利用颜色特征进行定位的算法.该算法利用车牌区域固定的颜色特征,快速定位到与车牌颜色有关的区域,然后利用车牌区域伴生与互补特性快速去除具有与车牌区域相同颜色的其他非车牌区域.最后使用投影积分进行车牌的精确定位.通过对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,准确定位率为98%.  相似文献
10.
基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献
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