基于低秩纹理变换不变性的车牌倾斜校正方法

文章提出一种适用范围更广的基于低秩纹理变换不变性的车牌倾斜校正方法。首先将车牌图像看成一个矩阵,然后利用对称规则结构的低秩特性把经过旋转、仿射等变换的图像恢复成低秩纹理。根据不同的环境条件,对随机拍摄的倾斜车牌图像进行校正,实验表明即使面对一些如无边框、车牌污染、环境光遮蔽、噪声大等恶劣条件,采用所提出的方法也得到了很好的校正结果。文中提出了一种借助于图像整体信息进行倾斜校正的新思路,该方法摒弃了以往考虑角点、边缘等局部特征的思路,具有更高的精确度和鲁棒性。实验结果证实所提出的方法是有效的,且满足整个识别系统的实时要求。     

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。     

一种基于SIFT特征提取的车牌定位方法

针对传统车牌定位算法对车牌图像质量要求较高、鲁棒性较差、准确率较低等不足,提出了一种基于尺度不变特征（SIFT）特征提取的车牌定位新方法．它利用车牌中汉字字符的局部特征属性,以SIFT特征提取方法进行抽取,并用之构建特征模板库,然后把待识别车牌图像的SIFT特征与之相匹配,用RANSAC算法剔除误匹配点后,便得到仿射变换矩阵,从而实现对车牌较准确的初定位和初倾斜校正．进一步对提取的车牌区域图像二值化,用Radon变换求得倾斜角度后,可生成精确的仿射变换矩阵,并实现对车牌的精确定位和倾斜校正．实验表明：与传统算法相比,本方法不仅能够实现准确的车牌定位及倾斜校正,而且对图像亮度、污损、倾斜、尺寸变化等具有良好的适应性和鲁棒性．     

基于方向场的车牌倾斜校正方法

车牌字符分割与识别是智能交通系统中的重要环节,而倾斜变形的车牌图像对车牌字符分割与识别有很大影响,为解决这个问题,提出了一种基于方向场的车牌校正方法.建议方法采用Sobel算子计算车牌图像的梯度方向场,通过对方向场角度直方图的分析找出车牌水平倾斜角,根据水平倾斜角对车牌图像进行水平旋转校正并二值化.然后,应用垂直投影法...     

车牌字符分割问题分析

车牌字符分割是车牌自动识别系统中的一个重要步骤。这一模块的正确性受到二值化、倾斜校正、噪声等因素的影响。本文对定位后的车牌图像的预处理和字符分割技术进行了比较研究,提出将多种车牌字符分割方法结合,可以提高效率和准确性。多车牌的分割将成为车牌识别中的热点问题。     

一个改进的车牌号码倾斜校正方法

在智能交通系统中,车牌号码倾斜校正是预处理的重要步骤．论文使用加权最小二乘法,把车牌区域拟合成一条直线,然后求得该直线斜率,并计算倾斜车牌图像的倾斜角％最后把图像旋转一Ⅸ完成倾斜校正．实验结果表明：论文方法能快速准确地检测出图像的倾斜角,并具有较强的适应性．与最小二乘法拟合直线比较,倾斜角精度更高,目标函数值更少;与Hough变换校正相比较,论文算法处理时间更短,倾斜角测量精度更高．     

基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术

随着计算机图像处理技术的发展,车牌识别已经成为计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用领域之一,车牌识别技术在智能交通系统中显得尤为重要.基于改进倾斜校正算法的车牌识别的算法,对含有车辆牌照的图片进行图像滤波、图像增强、车牌定位、车牌的字符分割和字符识别.对车牌定位技术和车牌倾斜校正技术进行改进,以应对复杂的环境变化.实验表明,车牌的识别率有明显的提升.     

利用投影最小距离的车牌校正优化算法

提出一种利用字符投影最小距离进行的车牌校正方法.该方法根据车牌垂直旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影,利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度;根据车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影,利用投影最小距离获得水平错切角度;最后进行仿射变换,并利用双线性插值对图像进行校正.校正过程中,采用折半查找和记录校正角度,最后利用原始图像校正一次获得结果图像来优化算法,以减少计算次数和毛刺的产生.该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强.实测车牌图像证明,该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性.     

基于明暗度分类和改进二分法的车牌字符分割

车牌字符分割易受到车牌倾斜及边界、杂点的干扰,致使复杂条件下的车牌图像分割准确率不高,针对该缺点提出一种鲁棒性强的分割算法。在车牌预处理阶段进行图像明暗度分类及灰度图增强,以此为基础进行倾斜校正及上下边界定位;在字符切分阶段采用改进二分法进行分割,之后对1,2,6,7四个字符实现了边界精确定位。实验表明,该算法实时性较好,能够有效克服车牌对比度不高、模糊、粘连和倾斜的缺点。     

车牌识别中的倾斜车牌校正算法

在车牌自动识别过程中,图像的倾斜会给后续字符分割和识别带来困扰。利用传统Hough变换进行矫正的运算量很大,文中提出采用Canny算子提取图像边缘,去除牌照图像中和矫正无关的所有冗余信息,减少矫正过程的运算量,利用仿射变换理论采用双线性插值法校正车牌图像。实验结果表明,该方法可以准确地检测出车牌的倾斜角度,同时矫正速度比传统Hough变换方法要快。     

车牌倾斜校正研究综述

作为智能交通系统的核心技术之一,基于机器视觉的车牌识别一直受到广泛的关注.对车牌图像进行倾斜校正是车牌识别的重要步骤,其目的是解决拍摄角度随机性对识别过程的影响.该文将现有倾斜校正方法划分为直线检测、投影最值、角点检测、主方向分析四类,首先介绍了它们的研究究果,然后剖析了它们在鲁棒性方面存在不足的原因,展望了下一步的研究方向.     

基于Radon变换和坎尼边缘检测的倾斜车牌校正方法研究

为了解决车牌倾斜对字符分割和字符识别带来的不利影响,文章基于Radon变换的思想,先利用Canny边缘检测器检测车牌边缘,再利用Radon变换搜索构成车牌矩形的直线段,并计算其倾斜角来校正倾斜车牌.测试结果表明该方法能准确地检测出图像的倾斜角,并取得良好的效果.     

车牌识别中倾斜度调整算法

为减少计算机对车牌图像识别的复杂性,在图像识别前,要对车牌图像进行倾斜度的调整。针对二值化后的车牌图像进行特征分析,利用垂直投影,计算出字符间的距离,根据倾斜车牌和非倾斜车牌垂直投影的字符间距离大小的变化,确定图像的倾斜角度;利用图像旋转的算法,得到非倾斜的图像,从而完成车牌的倾斜度的调整。基于效率的考虑,又提出了该倾斜算法的优化算法。     

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。     

一种基于特征的车牌定位算法

介绍了车牌定位常用的几种算法,并比较了各自的优缺点,然后提出了基于特征的车牌定位算法,借助统计跳变次数粗定位出车牌的上下边界.在此基础上,精确定位出车牌的左右边界.为了提高定位效率,对车牌图像进行了预处理和倾斜校正.实验结果表明,算法具有良好的抗干扰能力、简单快速、准确性高.     

LabVIEW环境下汽车牌照倾斜校正

传统的基于Radon变换的车牌倾斜校正算法所需的存储空间和运算量大,无法满足车牌检测实时性的要求.为此,研究了在LabVIEW环境下应用改进的Radon变换实现汽车牌照倾斜校正问题,提高了系统的实时性.在LabVIEW环境下动态链接库DLL(Dynamic Link Library)工作原理的基础上,通过将角度范围限制在-5°～ 5°之间,对已有的算法进行改进,借助LabVIEW高级语言编程语言接口功能,简单方便地实现了车牌的倾斜校正.DLL的引入避免了LabVIEW图形化语言大量繁杂的连线,使得系统结构清晰明了.结果表明,本算法能够更快速、准确地实现车牌的倾斜校正.大小为534×178的车牌倾斜校正的时间小于6.7 s,绝对误差小于0.2°.     

基于形态学原理的车牌定位方法

在智能交通系统中,车牌自动识别是一个重要的组成部分.本文展示了一个实时、有效的车牌识别方法.首先增强图像并利用车牌中字符的特点,用形态学的原理构成一系列算法,将汽车图像中车牌区域于其它部份分离,随后依据车牌的比例作一个掩模,利用形态学重构算法,在汽车图像中最终定位车牌并返回原图像分割出汽车牌照.实验证明这是一个非常有效的方法.     

基于扫描线的新型车牌定位方法研究

针对车牌定位易受光照、场景等因素的影响,无法准确定位的问题,研究并提出了一种基于扫描线的车牌定位方法。首先增强图像并去噪,改善图像质量;接着通过水平边缘检测和行扫描粗定位车牌区域,通过扫描线聚类增长固定候选车牌区域;最后通过水平投影和倾斜校正精确定位车牌。通过多组不同条件下车牌的对比实验,验证了该方法能够适应各种条件下拍摄的车牌图像定位,具有较高的鲁棒性。     

一种通过方向白游程校正文本图像倾斜的方法

在OCR系统中,倾斜校正是非常重要的一个步骤。首先提出了方向白游程的概念。然后提出了基于方向白游程的计算倾斜角度的算法。最后通过对图像做以图像中心为坐标原点的旋转达到倾斜校正的目的。实验结果表明该算法能够准确地校正倾斜的图像。     

基于字符行特征的车牌倾斜矫正算法

针对Hough算法在识别白色反光车牌时的不足,提出了基于车牌字符行特征的倾斜矫正算法.该方法采用通过字符行倾斜度恢复车牌原貌的机理,即从多个角度来对图像倾斜的方向扫描,分别记录各扫描平行线组中具有车牌字符信息的行数,对应字符行数目最多的扫描角度就是图像倾斜的角度.实验表明,该算法能较理想地减少车牌倾斜给车牌字符分割及识别带来的负面影响,运算量小且易行可靠.