一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位,得到一些可 能的车牌区域,然后确定这些区域的精确范围,同时去除部分伪车牌,在字符提取和字符识别时进一步去除伪车 牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后!得到真正的香港车牌区域。     

一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位,得到一些可能的车牌区域,然后确定这些区域的精确范围,同时去除部分伪车牌,在字符提取和字符识别时进一步去除伪车牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后,得到真正的香港车牌区域。     

基于纹理特征的自适应车牌定位方法

车牌定位是智能交通管理中一个重要的环节,通过提出一个运算简单、运行速度快的车牌定位方法,使用自适应灰度差阈值生成二值图,它是纹理清晰、边缘表现突出,且夜晚图像也能生成效果较好的二值图.在车牌定位的步骤中,通过对二值化后车辆图像特征的分析,采取了图片自下而上扫描,对扫描行连续跳变点数目进行计数,并设置跳变点间最大间距、车牌有效行数和区域长宽比,准确地找出图片中车牌的位置.     

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.     

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.     

一种新的车牌快速定位方法

针对车辆图像分割困难，车牌位置定位不准等问题，提出了一种新的车牌快速定位方法，在图像增强与分割的基础上，对得到的二值图像作行，列扫描，并利用车牌位置信息，尺寸信息来缩小搜索范围，提高了定位精度和实时性，对不同光照、不同车型的汽车图像的仿真试验结果表明，该方法具有较好的定位精度和鲁棒性。     

基于多种特征的车牌定位方法

根据中国车牌的特点,提出一种主要是基于颜色相似度和纹理特征相结合的车牌定位方法,这种方法把采集到的车牌图像转化到HSV颜色空间,通过计算当前颜色与中心颜色之间的距离相似度,结合中值滤波进行车牌的粗定位,再结合车牌纹理特征进行车牌的精定位．     

纹理分析车牌定位方法的研究现状及展望

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.车牌定位是车牌识别的重要步骤,其目的是确定车牌在图像中的坐标位置,从而剔除大部分的噪声区域,仅保留包含车牌的子区域.目前,纹理分析是车牌定位最基本也是最重要的手段.该文首先介绍了纹理分析车牌定位方法的研究成果,然后总结这些方法的不足,展望了下一步的研究方向.     

基于行扫描的车牌定位算法

车牌定位是车牌识别中的关键步骤。针对车牌区域内字符串具有丰富的纹理特征,本文提出了一种基于行扫描的车牌定位算法。该方法根据车牌纹理特征采用行扫描的方法确定出水平区域,再利用车牌的长宽比在水平区域内确定出左右边界。实验结果表明,此方法能比较准确的定位车牌,便于进一步的车牌分割识别。     

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.     

一种彩色汽车车牌的自动分割方法

汽车牌照的定位是一个公认的较难解决的图像分割问题,文章提出了一个综合多种特征的车牌分割算法;该算法首先利用颜色信息特征加强输入图像的车牌区域,然后基于车牌区域的灰度变化和纹理特征提出一种垂直边缘检测方法实现牌照与背景的进一步分离,使用数学形态学滤波和区域合并,最后运用投影法确定牌照区域;实验结果表明,该方法取得了良好的效果。     

一种基于灰度特征的快速识别定位算法

以动态连续图象的实时识别与定位为应用背景，提出了一种简单的快速识别定位算法，该算法以列扫描灰度特征差异为基础，可以快速地识别出目标，最后通过一系列的实验验证了该算法的快速性。     

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．     

基于字符边缘检测和颜色特征的车牌定位方法

针对复杂背景下车牌定位精度低的问题,提出一种基于字符边缘检测和颜色特征的定位方法. 针对图像中车牌区域含有的丰富边缘,首先进行垂直边缘检测,然后去除大量背景和噪声边缘,接着通过对垂直边缘的统计分析确定2个候选区,最后结合车牌的颜色特征确定最终的车牌图像区域. 实验结果表明,该方法准确率高,鲁棒性好,具有较大的实用价值.     

一种基于神经网络的车牌定位方法

针对过去车牌定位难的问题,提出了一种基于神经网络的车牌定位方法,算法通过神经网络训练、图像预处理以及用训练好的网络进行车牌的定位,依照上述算法对编制的软件检验,从测试的 600 幅 320×240(像素×像素)汽车图像,正确率达到了 95.1%,每幅图像的运行时间小于 2s,基本上达到了实时处理的要求。     

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%     

一种基于Adaboost的车牌定位算法

针对成像过程的光照影响以及车辆的污损对车牌定位影响较大的情况,提出了一种基于Adaboost的车牌定位算法.该算法首先将车牌彩色图像进行预处理,然后使用Adaboost算法进行车牌定位,最后使用车牌颜色模型对车牌定位结果进行校验.相对于目前用于车牌定位的方法,该算法具有较快的定位速度和较高的准确率.实验证明,采用该算法能获得较好的车牌定位效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.     

基于图像处理的车牌定位方法的研究

对智能交通系统的核心技术——汽车牌照识别技术进行了研究,在图像处理技术的基础上,着重研究了车牌区域定位技术,分析了目前有代表性的车牌定位方法,介绍了利用粒子图像测速关联PIV（Particle Image Velocimeter）算法原理,提出了一种采用车牌字符笔画2个边缘互相关值最大的方法进行车牌定位的算法,准确而快速地检出了车牌区域,为后续车牌字符识别打下了很好的基础。     

一种有效的车牌定位方法——数学形态学和字符边缘特征相结合的车牌定位方法

汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。从而实现了车牌图像的准确定位。     

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．