图像处理与汽车牌照识别

在图像处理技术的基础上，对系统设计的关键环节如汽车牌照的定位与分割、光学字符的识别提出自己的看法，并借鉴已经成熟的数字图像处理技术来进行快速高效的汽车牌照识别。     

BP网络在汽车牌照字符识别中的应用

基于BP神经网络原理对汽车牌照中数字与英字母进行了识别．分析了汽车牌照图像的识别处理过程，提出一种将大量模式分成许多小模式组的方法，研究了学习速率、误差精度与隐含层节点数之间的关系．实验结果表明所设计的汽车牌照神经网络识别系统能够较好地识别汽车牌照字符．     

汽车牌照图像定位技术进展

汽车牌照自动识别技术是智能交通系统的关键技术之一。车牌定位作为车牌识别流程的第一步,定位的结果直接影响到整个系统的性能。近年来许多学者对车牌定位进行了较为深入的研究和探讨,相继提出一些基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的新方法、新思路。尽管如此,目前国内尚无一个完善和通用的汽车牌照定位方法。本文通过分析国内汽车牌照的特征,对近些年来出现的各种汽车牌照定位方法进行综述。     

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。     

汽车牌照的提取方法

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。     

汽车牌照自动识别技术与原理

汽车牌照自动识别系统涉及光学、图像处理、模式识别、神经网络等多项技术,本文阐述了汽车牌照自动识别系统的组成原理,并探究了自动识别系统中的几种关键技术.     

一种新的汽车牌照识别的图像增强算法

汽车牌照区域分割是牌照识别的关键步骤，增强图像中的牌照区域，抑制背景区域，可以有效降低牌照区域分割的难度。将图像分解为一组二值图像的组合，然后在二值图像上计算各连通分量及其特征参数，利用牌照区域和背景区域对应的连通分量的特征差别，可以有效抑制背景而保留牌照。处理后的二值图像可重构出牌照区域被增强的图像。还采用等高线标记代替连通分量标记，以减少计算量，使得算法具有实用性。试验表明，这种算法有效地突出了牌照区域而抑制了背景，提高了牌照定位分割的效果，可以很好地用于实际的汽车牌照识别系统中。     

图像处理与车牌识别

本文讨论了图像处理在车牌识别中所使用的各种技术,对于车牌定位和车牌字符分割等关键处理技术进行了较为详细的论述。     

基于Matlab的车辆牌照识别系统

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.     

汽车牌照自动识别技术与原理

汽车牌照自动识别系统涉及光学、图像处理、模式识别、神经网络等多项技术,本文阐述了汽车牌照自动识别的组成原理,并探究了自动识别系统中的几种关键技术。     

基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究

介绍一种高识别率的静止图像车牌识别系统的实现方法.并提出一个由图像处理、图像分割、字符识别等组成的静止图像车牌识别系统的工作原理与设计方案.应用MATLAB语言编程实现了该识别系统的仿真,仿真结果表明该方法是行之有效的.     

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.     

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。     

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。     

车牌自动识别系统中的牌照区域图像分割技术

以车牌自动识别技术中的牌照区域图像分割技术为重点,介绍运用车牌图像进行牌照边缘检测,从而实现图像区域分割,克服整体识别技术中的关键问题的相关内容．     

数字图像处理应用于车辆牌照识别的研究

探讨了将数字图像处理技术应用于机车车辆牌照识别的基本方法.在图像预处理部分,选用灰度差倒数加权平均算法对源图像进行滤波处理;应用分段线性变换算法增强图像对比度.通过边缘检测算法对车辆牌照进行准确地定位及对文字进行分割,完成对车牌上的字符的识别是利用各个字符的图像和字体的特征值,对其中每个字符进行有效、准确的识别.     

径向基神经网络算法在车牌字符识别中的应用

提出一种基于径向基网络的汽车车牌字符识别算法.在预处理阶段,采用灰度化、自适应阈值分割去除图像噪声并增强图像对比度;在字符分割阶段,采用极限元素位置确定法实现独立字符分割;在字符识别阶段,利用自行构建的字符子块图像库对径向基神经网络进行训练.选取基于反向传播(BP)神经网络的字符识别算法和基于支持向量机(SVM)的字符识别算法与文中方法进行比较.实验结果表明:文中方法在识别准确率上具有明显优势,更适用于汽车车牌的字符识别.     

基于SVM的车牌字符识别算法研究

SVM可在训练样本很少的情况下获得很好的分类推广能力。首先分析了用多类SVM算法对车牌中的字符进行识别时存在不可区分的区域问题和采用模糊SVM算法解决该问题的办法,然后讨论了字符特征的提取方法,并根据我国车牌字符的特点分别设计了汉字、字母、数字、字母/数字4个基于模糊多类SVM的字符分类器。最后在MATLAB环境下,采用径向基核函数对算法进行学习训练。实验测试结果表明,该方法可以很好的提高字符识别的速率和效率。     

嵌入式监控影像车牌识别方法

为解决基于PC 机的车牌识别系统成本高、重量大、操作复杂、安全性低等诸多问题, 提出嵌入式监控影像车牌识别方法。将车牌识别与嵌入式相结合, 通过中值滤波、索贝尔边缘检测、全局阈值化、基于纹理特征的近似定位、字符归一化、基于不同分类器的字符识别等技术形成了一套完整的车牌识别系统。该系统体积
小、稳定性好、可行度高、准确度高、易于安装。在不同情况下进行900 例不同车牌识别实验, 实验结果表明,该系统的识别准确率高达97. 3%左右, 在降低成本、减轻重量、简化操作的同时达到很高的精度, 可替代PC机的车牌识别系统。     

基于改进KPCA算法的车牌字符识别方法

针对核主元分析(KPCA)用于提取车牌字符特征不足的情况,提出了一种采用多组均值矢量来代替原始图像矢量进行核矩阵计算的方法,该方法使得核矩阵维数大幅降低,同时有效地保留了字符图像信息.实验结果表明,该方法在不降低识别精度的基础上对输入数据实现了有效的降维,大大缩短了计算时间,有效地满足了车牌实时识别系统技术要求.通过实验对比可知,该方法比目前常用的PCA及FLD算法具有更高的性能指标.