基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位

针对目前车牌定位算法准确率较低、 定位速度慢等问题, 提出一种基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位方法. 该方法先利用彩色图像的颜色特征对车牌图像进行初步定位, 提取该颜色特征时不包含亮度信息, 有效克服了光照变化的影响; 再对Canny边缘检测算法进行改进, 提出一种新的梯度幅值和梯度方向一阶偏
导数计算方法及高、 低双阈值自适应确定方法; 最后利用多组车牌图像对所提算法的性能进行验证, 验证结果证明了所给方法的正确性和有效性.     

基于最小类内方差的快速阈值分割算法

最小类内方差法分割图像时需要计算二次统计量,运算量大,效率不高。以减小运算量为目标,对最小类内方差的方法进行改进,提出一种基于最小类内方差的快速闪值分割算法。从图像的灰度直方图出发,推导出简单的迭代公式,然后利用基于最小类内方差的快速阈值分割算法求出阈值。该算法获取阈值速度快,实时性强,用所获取的阈值分割图像有较好的分割效果。理论分析和实验结果表明,该算法运算速度快,分割效果好,具有较高的实用价值。     

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.     

车牌识别系统中的车牌定位算法研究

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。     

一种实用的车辆车牌定位系统

本文介绍了一种实用的车辆车牌定位方法,主要通过对车牌图像的边缘检测、阈值分割、数学形态学处理等算法和投影法定位完成对车牌图像的定位。实验结果表明该方法简单,车牌识别率高,具有一定的实用价值。     

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。     

一种改进的快速车牌定位算法

文章提出了一种基于纹理特征和颜色特征的车牌定位算法.算法首先利用车牌的纹理特征对车牌进行了初步定位,其中主要有图像预处理、边缘检测、数学形态学处理等步骤.最后利用车牌区域的颜色特征对车牌区域进行精确定位,主要包括空间转换、边界确定等步骤.对80张相片进行测试的结果表明,该方法准确率高、速度快.     

基于肤色的驾驶员面部定位与跟踪算法

采用CCD摄像机获得驾驶员脸部图像,利用肤色在颜色空间的聚类性,建立基于肤色的人脸二维高斯分布数学模型.选用YCbCr颜色空间作为肤色分布统计的映射空间,用最大类间方差阈值对人脸图像分割,获得人脸图像灰度直方图水平投影和垂直投影,实现对面部定位.采用卡尔曼滤波算法,根据驾驶员面部当前帧图像预测下一帧图像的位置,并通过局部搜索精确定位,实现对驾驶员面部的跟踪.实验结果表明,基于肤色的驾驶员面部定位与跟踪算法可靠性高,具有良好的动态定位能力,而且对驾驶员坐姿的变化有较好的适应能力.     

一种改进的车牌识别预处理方法

对车牌识别的预处理算法进行了研究,提出一种新的预处理流程.首先对车牌进行光照空域校正,然后进行同态滤波、直方图均衡、对比度拉伸,在求局部阈值时,利用Robert边缘检测算法缩小了需要确定局部阈值的图像范围,且利用中值滤波使二值车牌得到了增强.该算法原理简单,容易实现,处理速度快,实时性好,为图像处理提供了一种新方法.