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车牌定位是车牌识别过程中的重要环节,车牌边缘检测直接影响定位的准确性。文中除了对Sobel算子和Prewitt算子进行试验外,还引入了一个新的算子,并选用了不同的阈值。将三个算子和阈值分别进行组合,经过实验对比,文中提出的算子和阈值可以更好的进行边缘检测。 相似文献
2.
车牌识别是智能交通系统的重点研究方向之一,车牌定位是车牌识别的重要技术环节。笔者研究了基于canny算子的边缘检测和数学形态学运算的车牌定位算法,并对算法进行分析验证。结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别。 相似文献
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车牌识别主要包括4个环节,分别是:图像预处理、车牌定位、字符切分和字符识别。运用MATLAB软件,对车牌识别算法进行仿真,实现了汽车牌的定位以及字符切分。在预处理方面,对图像进行降噪,将其转化为灰度图像;在边缘检测方面,运用Roberts等算子进行边缘检测,实验比较后,最终采取较优的Roberts算子;在车牌定位方面,对边缘检测后的图像进行数学形态的闭合和腐蚀运算,去除面积较小的部分,得到车牌位置;在字符切分方面,对车牌进行二值化处理,去除车牌上的间隔符,运用比例分割和垂直投影法混合进行字符切分。 相似文献
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介绍了一种基于Matlab的车辆牌照识别系统,采用基于灰度跳变的定位方法,先对图像进行预处理,再用CAN-NY算子做边缘检测、开闭运算子和车牌长宽比特征识别以实现车牌的定位,最后用二次水平投影分析和阈值技术有效检测了车牌图像的上下左右边框、旋转角度,从而准确实现车牌字符的分割. 相似文献
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廖宇 《湖北民族学院学报(自然科学版)》2011,29(1)
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. 相似文献
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为了使车牌定位更加快速和精确,文章对图像灰度化方面的原理进行了研究和分析,提出了一种适合我国车牌的灰度化方法,最后结合小波分析和边缘检测,来定位车牌。根据实验结果得出,此方法定位效果良好,能够快速识别车牌,定位率超过98.6%。 相似文献
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车牌识别系统中的车牌定位算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
汽车牌照识别技术(LPR)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像,实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实,而在LPR中首先必须实现的就是车牌定位。本文主要利用边缘检测算法和旋转投影法来进行车牌定位。利用边缘检测算法寻找车牌边缘,利用旋转投影法寻找车牌倾斜角度,进行精确定位。 相似文献
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