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。     

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.     

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。     

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．     

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。     

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。     

基于相位一致性和字符纹理特征的车牌定位算法

针对在光照变化和光线不足环境下车牌定位困难的问题, 将相位一致性应用于车牌定位, 提出了基于相位一致性和字符纹理特征的车牌检测算法。利用相位一致性不受亮度和对比度变化影响的特点, 提取图像边缘信息; 在获得的图像相位一致性边缘上, 扫描车牌图像。将扫描区域垂直投影为一维信号, 并利用小波多分辨率的特性滤除噪声的干扰, 再根据车牌中的字符纹理的统计量特征进行车牌提取。实验表明, 该算法在光照变化和光线不足的环境下, 能获得96%的车牌识别准确率。     

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MSER的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的重要组成部分,目前常用的车牌定位方法主要受环境尤其是光照影响较大。针对这一情况,本文提出基于最大稳定极值区域特征的车牌定位算法,利用最大稳定极值区域特征特有的仿射不变性和对光照的适应性,提取图像中最大稳定极值区域,尤其是车牌字符区域。在排除部分噪声区域后,根据车牌字符区域稳定的几何特征和排列规则,将满足条件的相邻字符区域组成最近邻对,进一步剔除噪声区域。然后将所提取的最近邻对进行合并即可以得到所有可能的车牌区域。实验结果表明,相比较目前常用车牌字符切分算法,在切分的准确性和稳定性上都有较大提高。     

基于HSV空间的车牌定位方法

车牌区域的颜色特征是车牌的重要信息.针对车牌区域颜色的伴生与互补特性,提出了一套在HSV空间利用颜色特征进行定位的算法.该算法利用车牌区域固定的颜色特征,快速定位到与车牌颜色有关的区域,然后利用车牌区域伴生与互补特性快速去除具有与车牌区域相同颜色的其他非车牌区域.最后使用投影积分进行车牌的精确定位.通过对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,准确定位率为98%.     

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。     

基于形态学梯度差的车牌定位算法

在分析和研究目前较有代表性的车牌定位的算法基础上,提出一种基于形态学梯度差的定位算法,利用最大梯度差检测可能文字图像行,经合并后形成文字图像区域,以达到定位、分割的目的.     

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.