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.     

基于投影分布和形态学的车牌字符切分方法的研究

介绍了车牌字符的分割,应用了二值化、图像垂直投影分布、形态学、归一化等技术.     

用改进的投影法实现车牌字符分割

提出了一种改进的车牌字符分割投影方法。首先用Otsu算法对车牌图像二值化,再对边框、铆钉进行处理,消除其带来的不利影响,最后利用Hough变换做直线检测,确定车牌的倾角后进行矫正。各环节均在Matlab环境下完成。试验结果表明,在选定的使用未经改进的直接投影无法分割的图像样本中,94%的样本通过改进的投影法被正确分割。     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

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。     

基于改进的Stroke滤波器的车牌字符分割

提出一种基于改进的Stroke滤波器的车牌字符分割算法.该算法首先将stroke结构中央的矩形视为stroke主体,推测出stroke的形状;从车牌图像中搜索stroke的存在和变化.再通过连通成份分析补偿字符,对车牌图像进行分群,排除非车牌字符像素,从而达到车牌字符分割.实验表明算法能够准确快速地分割车牌字符.     

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。     

基于数学二值形态学的车牌定位与字符分割

本方法是基于数学二值形态学的车牌定位和字符分割的方法.在车牌定位中,首先提取图像的边界,腐蚀非车牌边界,用矩形结构元素连通剩下的区域,去除最大面积以外的其它区域.最大的连通区域即为车牌所在的位置.在字符分割中,首先用双线性插值将车牌图像调整到固定大小,确定字符的上下边界,然后逐个判断字符的具体宽度,用于分割字符.通过matlab 7.0的验证,该方法解决了车牌褪色,车牌开裂,非连通字符和连续的数字1等对自动识别系统的影响问题.     

车牌字符分割算法的比较研究

字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤,通过对比3种车牌字符的分割方法,即水平投影法、模板匹配法、聚类分析法,提出了一些新的观点。经过对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行实验,可以较好地解决在复杂背景条件下车牌字符分割的问题。     

基于数字图像处理的车牌定位与分割技术研究

针对车牌识别系统中参数选择的问题,提出一种基于数字图像处理的车牌定位与分割技术.采用基于数学形态学和边缘检测以及颜色相结合的方法实现了车牌定位.通过垂直投影法、模板匹配法实现了车牌字符图像的分割.实验结果表明,该方法能够有效、准确地实现车牌图像的定位与分割.     

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。     

基于阈值分割和区域生长的车牌识别方法

【目的】改善车牌定位的质量,提高车牌识别的正确率和效率。【方法】联合使用阈值分割和区域生长算法进行车牌定位,使用垂直投影法进行字符分割,并使用字符模板匹配方法实现车牌字符的识别。【结果】基于阈值分割与区域生长的车牌识别方法能准确地识别出车牌号,识别率高,运行速度快。【结论】该方法实时性较好,具有一定的实用价值。     

一种基于先验知识约束的车牌字符分割新算法

车牌字符分割是车牌自动识别系统的三大核心技术之一,字符分割是字符识别的基础;针对传统的基于连通域分割字符算法计算量大、处理时间长的不足之处,在此提出了一种改进的算法,充分利用先验知识进行字符粗分割,在此基础上再利用连通域法最终实现字符完整分割,同时利用先验知识改进了传统的迭代法求二值化阈值算法,减少了迭代次数;实验表明:在此提出的字符分割算法在准确提取了车牌字符的前提下,大大缩短了处理时间,满足了实时性要求。     

基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法

为提高车牌字符分割的准确率,提出了一种基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法. 对单层车牌,根据车牌结构特征建立多尺度模板作用于车牌候选区域,通过投影得分估计出最佳模板对应的尺度和位置信息;对双层车牌,使用部件模型对双层车牌进行建模,双层车牌的上层字符区域和下层字符区域分别对应部件模型的一个部件,通过多尺度的模板匹配得到上下层部件的候选集合,利用部件模型中部件之间的几何约束得到最终的车牌字符分割结果. 实验结果表明,所提出的方法可以有效进行单/双层车牌的字符分割.      

基于字符角点信息的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别的基础．文中提出了一种准确快速的车牌定位方法．该方法利用三级阈值,由粗到细,首先剔除大量非角点像素,提高角点的定位速度,用大阈值突出显示车牌区域的角点,再根据车牌纹理的角点特性,利用滑动窗粗选车牌区域,然后对粗选车牌区域用小阈值,对车牌区域进行精确定位．试验证实该方法的车牌定位准确率达到98％,平均耗时约20ms．     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。