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．     

基于数学形态学与投影法的车牌定位

车牌定位在车牌识别系统中具有关键的作用,定位结果的好坏决定着后续的车牌字符识别。针对数学形态学定位会产生多个伪车牌区域,当区域较多时定位不准的问题,提出一种数学形态学与投影法相结合的车牌定位方法。首先对车牌图像进行预处理;然后进行边缘检测、二值化,运用数学形态学处理获得候选车牌区域;最后对候选车牌进行行列扫描投影来提取准确的车牌区域。实验表明,该方法具有定位精度高,鲁棒性较好的特点。     

基于数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,为了能对汽车牌照精确定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法。首先利用中值滤波方法对汽车图像进行消噪处理,然后用迭代阈值选择法将图像进行二值化,并运用数学形态学的膨胀、腐蚀对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值等进行综合分析,准确定位车牌区域。实验结果表明,该方法简单易行、准确率高、并且具有一定实效性,可用于对实际车牌图像的准确定位。     

基于数学形态学和颜色的车牌定位

针对图像中车牌区域含有的丰富边缘,首先进行边缘检测,接着运用形态学方法进行图像平滑,然后通过二值面积形态学方法确定候选区域,最后结合车牌的颜色特征确定最终的车牌图像区域.仿真实验结果表明,该算法定位精度高,鲁棒性好,具有较大的实用价值.     

基于数学形态学和垂直投影的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节。根据车牌固有特征,利用数学形态学和垂直投影技术相结合进行车牌定位。该方法可以有效地去除车牌附近噪声的干扰,进而准确定位出真正的车牌区域,对有部分字符遮挡的车牌也能较好地定位,具有实际应用价值。     

基于数学形态学车牌自动定位和倾斜校正

针对车牌识别系统中,由于光照变化、背景复杂、车牌褪色或相对摄像机位置不同带来的图像倾斜等原因,导致车辆图像质量不高,影响车牌定位和识别。基于优化组合数学形态学基本运算,结合灰度信息离散化对车牌初定位,再利用先验知识,对车牌进行精确定位,最后采用两点法对倾斜的车牌图像进行检测和校正。实验结果表明,得出的定位和倾斜校正方法简单、快速,且具有较好的稳定性。     

车牌定位技术研究

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。     

基于MALAB的车牌定位算法研究

利用Matlab工具实现车牌定位算法研究。利用灰度修正，滤波和图像增强等预处理方法。较好地消除了图像的噪音，提高了图像质量。通过对车牌特征的研究，利用边缘检测和扫描方法实现车牌定位。     

一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法

车辆牌照自动识别系统的研究与开发是现代交通控制管理系统中备受关注的问题,而车牌定位又是车牌识别的关键.在分析和研究目前有代表性的车牌定位算法的基础上,提出了一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法,49个原始图像的实验结果表明,正确分割率由传统方法的91.84%提高到97.96%.     

基于数学形态学与HSV颜色空间特征的车牌定位

车牌定位是车牌自动识别系统的关键,算法首先将彩色图像进行灰度化、中值滤波去噪、边缘二值化一系列的预处理;然后,运用数学形态学基本运算选定若干个候选区域;最后基于HSV颜色空间特征,结合数学形态学所选的候选区域,扫描出车牌区域并进行裁剪。     

基于边缘检测和数学形态学的车牌定位

针对车牌边框和铆钉对车牌定位准确率的影响,提出了一种水平垂直结构元素的方法.该方法利用边缘检测和数学形态学中的开运算、图像膨胀、腐蚀以及区域填充等对车牌图像进行了处理,有效地消弱了车牌边框和铆钉的不利影响.试验结果表明:该方法是有效的、可行的,便于下一步的字符分割.     

一种基于BP神经网络的车牌字符识别方法

就机动车牌照的字符识别与处理进行了详细的讨论,重点讨论了BP神经网络方法在机动车牌照字符识别中的应用,用Visual C++完成了对机动车牌照字符识别的模拟,最后给出实验结果。     

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。     

基于Top-Hat预处理和小波能量分析的车牌定位算法

针对车牌定位不准的问题,提出一种新的数学形态学变换结合小波分析的车牌快速定位方法。该方法对Top-Hat变换图像二值化,然后分别在水平与垂直方向投影,在对投影信号进行一维小波分析的基础上,利用小波多分辨率特性结合车牌位置信息来缩小搜索范围,从而提高了定位精度和实时性。对多幅图像利用该算法进行车牌定位,平均定位时间0.125 s,与其他几种常见算法进行仿真试验比较表明,该算法具有较好的实时性和鲁棒性。     

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。     

图像处理在汽车牌照识别中的应用

随着自动化和交通工程的发展,汽车牌照识别技术成为一个热点。以识别一张汽车牌照的图片为例,阐明了车牌自动识别的原理,处理过程由预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块组成,采用MATLAB编程实现。经过实例证明,所提方法对牌照识别率很高,且识别方式简单易行,可以应用于实际。     

基于改进的投影方法的车牌图像字符分割

提出了一种用于车牌识别系统中的基于改进的投影方法的字符分割方法.该方法利用数学形态学与投影相结合的方法进行车牌字符分割,首先利用数学形态学突出车牌字符区域特征,然后利用水平投影除去上下边界,用垂直投影突出单个字符区域,再结合车牌固有特征等先验知识最终分割出字符.实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好、效率高,便于下一步的字符识别.