基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

文章提出了一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下,图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息,选用小波作为车牌分割工具;为了突出车牌字符与图像中其它信号特征的差异,定义了一个亮度矩函数,用以搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明,该方法定位准确率高、速度快。     

基于小波分解的车牌图像分割

为消除明暗不均等低频干扰的影响，将字符成功地从车牌图像中提取出来，提出了基于小波分解的车牌图像分割方法，根据干扰信号与字符信号属于不同频域的特点，利用小波时频局部化分析的能力，在保留字符信息的同时滤除或抑制低频干扰成分，其方法是先根据统计结果分析出字符和低频干扰信号所处的频率范围，然后对图像进行小波分解，过滤掉或抑制干扰信号所属的频段，再利用传统的聚类分析进行分割，这样就能够很好地消除白斑黑斑、光照不均匀、非车牌区域干扰等问题，即使图像灰度值反差很大也能将车牌字符很好地提取出来。     

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。     

基于纹理及小波分析的车牌定位方法

提出了一种基于纹理和小波分析的车牌定位方法。针对图像背景复杂，且车牌所占比例较小的特点，提出了一种确定基元分类阈值的二值化方法；根据车牌字符分布规律，提出了二值纹理基元分析方法，提取车牌候选区域；基于小波分析提取车牌区域竖笔画特征，采用隶属度定量表征车牌竖笔画特征、位置特征及形状特征，给出综合这些特征、从候选区域提取车牌区域的方法。测试结果表明，该方法正确定位率超过96%     

基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

XYZ空间与小波能量特征融合的车牌定位

针对复杂背景情况下的车牌定位问题,给出了一种融合了小波高频能量的方法。首先利用CIE-xy色品图进行颜色分割,找到符合车牌底色的候选区域。然后对候选区域进行数学形态学滤波,消除不必要的干扰。接着利用车牌特有的结构特征剔除明显不符合车牌特征的候选区域,提取符合条件的候选区域进行小波变换,由于车牌区域有着丰富的垂直方向纹理信息,因此比较候选区域的垂直高频能量,能量最高者即为初步选定的车牌区域。最后利用区域选择时的垂直方向小波变换系数对选择区域进行重构,并验证选择结果的正确性,如果为非车牌,则进行二次定位。该方法有效的解决了车身颜色与车牌底色相近时定位困难的问题。对各种条件下拍摄的225幅含有车牌的图像应用该算法,定位准确率达到98.2%。     

小波分析和边缘检测在快速车牌定位中的应用

为了使车牌定位更加快速和精确，文章对图像灰度化方面的原理进行了研究和分析，提出了一种适合我国车牌的灰度化方法，最后结合小波分析和边缘检测，来定位车牌。根据实验结果得出，此方法定位效果良好，能够快速识别车牌，定位率超过98.6%。     

车牌识别中的快速区域定位方法研究

介绍一种在图像获取阶段有目的定位关注的物体，利用它在原始图像形成的标识区域特性，在约束条件下，按照识别牌几何特征提出了一种特殊的二值化处理方法。实验证明该图像识别系统具有较高的可靠性与稳定性，减小了进一步车牌识别中计算量大的问题，从而提高了车牌识别的准确性和快速性。     

基于VB的车牌识别系统的研究与实现

车牌识别是智能交通系统中比较热门的研究课题,本文着重对图像获取和车牌识别部分进行研究,并结合数据管理给出一个基于VB的车牌识别系统实现方案.     

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.     

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...     

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。     

基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法

为了解决雾天拍摄的车牌图像边缘模糊、色彩失真的问题,提出了端到端的基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法.以MWCNN为去雾网络的主体框架,利用“SOS”增强策略和编解码器之间的跨层连接整合小波域中的特征信息,采用离散小波变换的像素-通道联合注意力块降低去雾车牌图像中的雾度残留.此外,利用跨尺度聚合增强块补充小波...     

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CNN的车牌识别系统

针对现有的车牌识别系统在遇到复杂条件,例如暗光、遮挡、多车牌、能见度低等情况时,难以有效地定位并识别车牌,提出了一种基于卷积神经网络的车牌自动识别系统.在车牌定位阶段综合应用3种定位方式对车牌进行初步定位检测,然后使用CNN模型对检测到的候选车牌进行判断;在车牌字符识别阶段,将分割出的字符输入到设计好的卷积神经网络模型中进行训练,得到的输出结果即为识别的车牌字符.在5906张车牌图像和非车牌图像以及36261张字符图片上的实验结果表明:提出的车牌识别系统对车牌和字符的识别率分别达到了94%和96.4%,明显优于传统的车牌识别方法,具有极高的实用性,可以满足绝大多数场景的使用需求.     

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。     

基于线圈与车辆号牌识别技术的治安卡口系统

随着我国经济的发展,车辆保有量及交通出行猛增,对违章逃逸、机动车盗抢及以机动车为工具流窜作案的快速侦破查处,成了我国公安交通管理部门的一大难题．全面实行对城市主要出入口、关键道路及交叉口的连续监控,对所有通过该卡口的机动车辆进行拍摄、记录与处理,是解决这一难题打击犯罪行之有效的方法．传统的使用线圈触发和视频抓拍存储的治安卡口无法有效而快速的追查目标车辆,采用线圈与车辆号牌识别技术,建设新型智能治安卡口系统可以做到对车辆号牌的自动抓拍识别、快速处理、报警,可为及时快速侦破这类案件提供强有力的技术手段．     

基于LS_SVM的车牌字符识别

提出一种基于最小二乘支持向量机（LS_SVM）的车牌字符识别算法．实验表明,该算法对车牌字符识别速度平均为19．23ms／字符,该方法可用于陕速分类识别．     

基于车牌检测的前方车辆识别方法

为解决前方车辆识别过程中的实时性问题,提出了一种基于车牌检测的前方车辆识别方法。首先,利用图像中的路面或车道线等细节提取感兴趣区域。其次,利用HSV( Hue-Saturation-Value) 色彩空间转换与矩形图像检测从感兴趣区域中过滤光照变化,阴影和杂乱背景,从而检测出车辆的车牌信息。同时,在初次检测失败的情况下进行二次定位和验证。最后,利用检测出的车牌信息识别前方车辆。该方法在自建与公共数据库视频上进行评估。实验结果表明,识别率超过90% ,并且具有较高的实时性,证明了该方法的有效性。     

基于Adaboost cascade的车牌检测技术

研究基于Adaboost cascade算法的车牌检测技术,针对收费站车辆照片,选用局部矩形特征,利用cascade算法得到了98 %的识别率,误识对象一般都集中在真实目标附近,从而验证了方法的可行性.