笔划宽度变换直方图在车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型:深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

一种新改进的otsu算法

图像的二值化是车牌识别过程中的重要环节,图像的二值化直接影响定位的准确性。由于字符的分割和识别是在车牌区域二值化结果的基础上进行的,因此车牌图像的二值化是非常关键的一步。本文对传统的otsu算法和新改进的otsu算法进行了试验比较,通过对otsu算法基本原理的研究,提出了一种新改进的灰度图像二值化的方法,该算法能够更好的确定最佳阈值点,实验表明上述方法能够得到较理想的二值化图像。     

笔划宽度变换直方图的车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型：深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。本文提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。我们使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

电子警察系统中的图像二值化方法

考虑到电子警察系统中所拍摄到的含有车牌信息图像的特点，对整体和局部分别选用不同的二值化方法进行处理．在对整体图像进行二值化处理时，提出了一种新的二值化方法，即在二值化的时候，加入游程平滑算法的思想，对图像进行逐行扫描和处理．     

一种改进的车牌识别预处理方法

对车牌识别的预处理算法进行了研究,提出一种新的预处理流程.首先对车牌进行光照空域校正,然后进行同态滤波、直方图均衡、对比度拉伸,在求局部阈值时,利用Robert边缘检测算法缩小了需要确定局部阈值的图像范围,且利用中值滤波使二值车牌得到了增强.该算法原理简单,容易实现,处理速度快,实时性好,为图像处理提供了一种新方法.     

改进的高低帽变换对固定阈值二值化算法的优化

由于车牌识别系统大多工作在复杂的光照环境中,如何解决不均匀光照对车牌图像的影响仍然是车牌识别领域的一个难题。数学形态学中高低帽变换的重要用途就是校正不均匀光照对图像的影响,但如果直接将其用于车牌图像的二值化处理,因为图像的灰度值变换不大导致部分边缘损失,不仅不利于确定良好的阈值,而且检测结果也不理想。利用高低帽算法的特点,首先用形态学膨胀算法调整结构元素尺度,改进传统高低帽变换的边缘检测算法,然后利用检测图像边缘熵确定权值进行融合,再对其进行固定阈值二值化处理。实验证明这一方法有效提升了车牌图像的边缘灰度,减小了光线不均对车牌图像造成的影响,增强了车牌识别的准确度。     

信息填涂卡文档图像预处理算法的研究

阐述了信息填涂卡文档图像标记识别系统中的预处理算法．对信息填涂卡文档图像预处理中的图像二值化、图像偏斜纠正以及图像平滑等关键步骤进行了描述．在图像二值化过程中采用全局阈值法,在图像偏斜纠正过程中给出了一种基于Wingner-Ville分布和水平投影直方图的偏斜纠正算法,在图像平滑过程中采用特定的同步孔平滑算法．结果表明这些算法能有效地解决信息填涂卡文档图像预处理问题．     

一种车牌字符位置侦测的新方法

提出一种快速可行的鲁棒性车牌图像二值化算法,实现了对不同质量车牌图像有普遍适用性的车牌图像二值化方法;结合设计的快速连通体标记方法、二值图像简化算法及动态车牌模板搜索算法,实现了从车牌图像中快速定位车牌字符及车牌本身并同时获得车牌字符轮廓信息的新方法.实验证明,该方法对车牌及其字符定位准确率高,且对不同条件下获得的不同质量的车牌图像有较好的适应性.     

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Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现

本文利用Otsu算法二值化车牌图像的技术,给出了Otsu算法的原理,以及对车牌灰度图像进行二值化处理的方法原理;最后用MATLAB来实现车牌图像二值化的效果。     

基于改进差分边缘检测法的车牌字符二值化算法

针对车牌字符光照和污损的复杂特征,对车牌图象的二值化算法进行了深入的分析和研究,提出了一种基于差分边缘检测算法的改进图象二值化算法.实验结果表明,改进算法能够有效地将字符清晰地从背景中分割出来,分割速度快并且有助于提高字符识别的正确率.     

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Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

基于边缘分析和纹理信息统计的车牌定位研究

车牌定位是车牌识别技术的关键环节之一。对车辆图像进行边缘分析二值化处理,再结合纹理统计进行车牌定位,可以克服复杂背景的弱边缘信息和干扰噪音所带来的影响,较好滤除可疑车牌区域。实验结果表明,使用该方法可以较好的实现车牌定位。     

面向车辆牌照的L快速二值比算法

就车辆牌照灰度图像的二值化问题，比较Otsu算法和全局动态阈值算法，讨论将字符从车牌背景中分割出来的最佳阈值选取问题。从汉字字符识别角度出发，通过引入光照强度因子L，对全局动态阈值算法进行改进，提出L快速二值化算法。实验结果表明，L快速二值化算法的处理效果，优于Otsu算法和全局动态阈值算法。二值化处理后的车辆牌照字符笔划清晰、饱满、无断裂，克服了光照因素的影响，更有利于汉字字符的识别。     

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。     

实时车牌识别边缘系统设计及FPGA实现

为解决边缘设备端车牌识别系统适应性差和识别率低的问题,提出一种基于深度学习处理单元(DPU)的车牌识别系统设计方法.该方法首先将车牌识别网络进行改造使其可在DPU上运行,并通过压缩与激励(SE)模块组合优化神经网络识别率.将DPU部署在现场可编程门阵列(FPGA)上,调用神经网络对视频图像进行车牌识别,设计出可兼顾新能源车牌的车牌识别系统.实验结果表明,以大规模数据集作为图像输入,车牌识别系统的平均识别准确率可达94.1%,运行速率可达4 ms.