机动车辆牌照自动定位算法研究

受光照、车型及周围景物的影响 ,将牌照从复杂背景中定位出来具有较大的难度 ,经典的定位方法不适用于此种场合 为寻求有效的解决途径 ,笔者对定位算法进行了探讨 提出了快速Bernsen二值化方法 ,用以将灰度原图二值化 采用复合极值形态滤波去除不符合牌照形状特征的线条 ,以顺序连通成分标记法标记字符区域 ,再根据牌照的纹理特征去除非法区域 ,然后对剩余区域进行模糊评判 ,选择最优 ,最终得出牌照区域 实验结果说明该算法是有效的 ,并且定位后的牌照字符完整 ,有利于下一步的字符切分和识别     

车牌识别系统中若干问题的探讨

研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。     

基于活动模板的汽车牌照字符快速切分方法

根据蓝黑车牌的字符排列规则,提出了一种基于活动模板的蓝黑汽车牌照字符切分方法.该方法采用活动模板进行水平坐标的切分,再进一步采用双直线拟合的办法修正各个字符的垂直坐标.试验结果表明该方法对蓝黑车牌的字符切分具有较高的精确度,且满足实时性要求.     

基于自适应小波神经网络的字符识别算法及其应用

根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,以小波空间作为车牌字符识别的特征空间,通过小波分析来实现字符的特征提取.用非线性小波基取代通常神经元的激励函数,构建了一种自适应小波神经网络的车牌字符识别模型.实验结果表明,本文提出的算法对复杂背景下拍摄的汽车牌照识别具有很好的鲁棒性.     

图书索书号粘连字符的切分

分析了图书索书号字符串经过二值化后,字符及其笔划发生变形和粘连的主要原因．提出了利用字符上下轮廓的凹凸特征检测字符的近似宽度．在字符宽度的约束条件下,根据轮廓凹凸特征形成切分路径,并依据切分处笔划宽度特征对切分后的变形笔划进行修复．通过50本图书索书号的粘连字符切分实验,证明了该方法的有效性．     

改进特征的车牌识别算法

由于光照不均、倾斜、模糊、字符笔画粗细不均匀、切分位置偏差因素,现有车牌识别算法的最终字符识别正确率较低。对现有几种BP字符识别算法所选取的输入特征进行改进和融合,作为BP神经网络的输入,以提高识别的准确度。通过对大量样本仿真实验,证明新特征很好地保留了字符的纹理信息,提高了BP网络对畸异字符的适应性,同时提高了综合识别率,有较高的实用价值。     

基于神经网络的车牌自动识别算法

由于车牌字符自动识别系统对实时性要求较高，采用一种全局自适应快速BP算法神经网络，根据车牌字符特征，分别构造了4个子神经网络，实现了能够应用于实际的牌照自动识别系统。实验证明，用该算法实现的车牌字符识别系统识别率高，误识率低，可直接用于实际的牌照自动识别系统。     

基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字切分

离线手写汉字的切分是识别的前提，其中粘连手写汉字的切分最为困难。提出一种基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字的切分新方法。对粘连字符图像作细化处理，检测端点、叉点和角点等特征点，根据特征点提取笔段。按笔段的长度、相互之间的位置关系以及投影信息确定切分点。细化粘连字符的背景图像，从切分点出发在细化的背景中选取分割路径，实现粘连手写汉字的切分。实验表明，本方法对于粘连手写汉字具有令人满意的切分效果。     

基于车辆牌照识别系统字符的特征提取方法研究

对车辆牌照识别系统中分割下来的牌照字符特征提取环节涉及的新算法、新技术进行了深入探讨,主要研究用提取图象变换系数、图象统计矩和方向特征量的方法提取字符的分类特征,针对实验结果进行了分析。以上工作为车辆牌照识别系统的整体设计打下了一定的基础。     

基于字符类别的识别反馈混排字符切分方法

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一.对于中英文混排文档,提出了基于字符类别的识别反馈混排字符切分方法,利用字符特征分类判别出文档中的汉字类、英文、数字和标点符号类、部件类,对汉字类和部件类借助识别技术分别进行处理.该方法结构简单,客易实现,实验结果表明该方法切分效果好,字符类别判断准确.     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

基于HSV和MB_LBP特征的级联Adaboost车牌检测算法

车牌检测作为车牌识别系统中的重要环节,直接影响着车牌识别的准确度.为提高车牌的检测率和检测速度,提出了一种基于HSV颜色模型和多分块局部二值模式(MB_LBP)特征的级联Adaboost车牌检测方法.首先将车牌图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,统计蓝色像素占车牌总像素的比例,来构建第一层强分类器;其次对车牌字符样本提取MB_LBP特征,利用Adaboost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用Cascade结构检测法形成一种新的车牌检测算法.实验表明,本文算法有效的提高了车牌检测率和检测速度.     

一种基于先验知识约束的车牌字符分割新算法

车牌字符分割是车牌自动识别系统的三大核心技术之一,字符分割是字符识别的基础;针对传统的基于连通域分割字符算法计算量大、处理时间长的不足之处,在此提出了一种改进的算法,充分利用先验知识进行字符粗分割,在此基础上再利用连通域法最终实现字符完整分割,同时利用先验知识改进了传统的迭代法求二值化阈值算法,减少了迭代次数;实验表明:在此提出的字符分割算法在准确提取了车牌字符的前提下,大大缩短了处理时间,满足了实时性要求。     

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。     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。     

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。     

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.     

lab颜色空间和形态学处理相结合的双行车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的前提和关键。针对双行车牌均是黄色车牌,且比较脏的特点,首先将图像由RGB颜色空间转换成Lab颜色空间;再利用Lab颜色空间的通道a提取出图像中的红色和绿色区域,通道b提取图像中带干扰的黄色区域,然后将二者相减,提取出图像中的黄色区域,并可同时去除背景及车身的大部分干扰;最后利用形态学处理滤除噪声等影响,粗略定位出车牌候选区域,再结合图像的纹理特征如面积、长宽比和连通域内像素个数最终定位出车牌区域。该方法对复杂环境下的双行车牌能实现快速准确定位,受光线、背景环境影响较少,同时对脏牌、污牌也能达到准确定位的目的。     

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。     

一种实用快速的车牌字符分割方法

针对车牌自动识别系统中的字符分割问题,提出了一种基于车牌字符几何特征的分割字符算法。该方法先用数学形态学对二值化后的车牌图像进行一系列的形态运算,去除掉一些无用信息,使得字符与车牌左右边框、字符与字符之间空懈变大,便于划出字符间的垂直分割线,然后使用一种新的快速测量车牌倾斜度的方法进行校正。实验结果表明,该算法原理简单实用,分割速度快,分割的质量好,便于下一步的识别。