利用投影最小距离的车牌校正优化算法

提出一种利用字符投影最小距离进行的车牌校正方法.该方法根据车牌垂直旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影,利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度;根据车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影,利用投影最小距离获得水平错切角度;最后进行仿射变换,并利用双线性插值对图像进行校正.校正过程中,采用折半查找和记录校正角度,最后利用原始图像校正一次获得结果图像来优化算法,以减少计算次数和毛刺的产生.该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强.实测车牌图像证明,该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性.     

基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.     

基于字符行特征的车牌倾斜矫正算法

针对Hough算法在识别白色反光车牌时的不足,提出了基于车牌字符行特征的倾斜矫正算法.该方法采用通过字符行倾斜度恢复车牌原貌的机理,即从多个角度来对图像倾斜的方向扫描,分别记录各扫描平行线组中具有车牌字符信息的行数,对应字符行数目最多的扫描角度就是图像倾斜的角度.实验表明,该算法能较理想地减少车牌倾斜给车牌字符分割及识别带来的负面影响,运算量小且易行可靠.     

车牌识别系统中若干问题的探讨

研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。     

车牌识别系统中的车牌定位算法研究

汽车牌照识别技术（LPR）是智能交通系统（ITS）的重要组成部分,该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像,实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实,而在LPR中首先必须实现的就是车牌定位。本文主要利用边缘检测算法和旋转投影法来进行车牌定位。利用边缘检测算法寻找车牌边缘,利用旋转投影法寻找车牌倾斜角度,进行精确定位。     

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。     

车牌识别系统中的关键技术研究

针对目前车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别。首先提出了基于图像转换和数学形态学的车牌定位技术;然后结合垂直投影和连通域算法对车牌进行字符分割;最后采用13点特征法提取字符特征和改进BP网络神经算法对车牌字符进行识别。实验结果表明,本算法能大大提高了车牌识别系统的准确性和鲁棒性,具有较强的实用性。     

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...     

汽车牌照字符分割的自适应算法

本文提出一种针对汽车牌照字符分割的自适应算法.该算法首先对获取的彩色车牌图像进行灰度化、灰度拉伸、边缘检测、Hough 变换、旋转变换、二值化等一系列处理,以突出车牌文字、矫正车牌位置;然后对预处理结果的水平投影进行削峰填谷操作,以获得车牌字符的上下边界,再对上下边界内子图像的垂直投影进行削峰填谷操作,以获得车牌每个字符的左右边界.进而最终确定车牌每个字符的具体位置.实验结果表明该方法字符分割准确、运算速度快、适应能力强,有很好的实用性.     

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．     

基于二值图像的车牌精确定位方法

提出一种基于二值图像灰度变化特征进行车牌精确定位的方法.在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界;对二值车牌图像进行处理得到特征图像,通过对特征图像进行垂直投影确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法精确定位的准确率达到99%.     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。     

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.     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

二次定位车牌分割及识别方法

智慧城市建设中,需对重点街道和路口采集到的交通视频文件进行智能分析.为此,提出一种二次定位车牌分割、识别方法.首先,利用垂直投影区域特征并结合Hough变换得到车牌的粗略定位分割结果;然后,基于该车牌图像的粗略定位分割结果,采用支持向量机的方法,进行车牌的精细定位分割并对车牌号码进行自动提取、识别.通过对多源车流量视频实验数据中的1680帧车牌图像进行自动车牌提取分析,在5°和10°两个倾斜角度,二次定位车牌识别方法的准确率分别达到96.7%和96.2%,优于相关算法.     

一种汽车牌照图像分割的新方法

采用距离变换方法对由目标像素和背景像素所组成图像中的所有像素，找出目标像素到其最近的背景像素的距离，经过变换映射得到汽车牌照的几何信息。最大限度地利用了图像的几何位置信息，可使信息损失率最低。该方法对噪声、光照变化、牌照缺损、倾斜及变形等情况不敏感。本方法中采用的灰度变化与传统的二值化方法不同，它克服了传统二值化方法中由于域值选取不当而带来的后续处理时的种种弊端。     

基于中心投影变换的车牌字符识别

传统的运用分形理论对车牌进行识别的方法不能有效地解决字符的平移性和旋转性．在对车牌字符矩形区域进行切分基础上首先运用中心投影变换方法,然后求出字符分形曲线的分形维数,进行识别．试验结果表明,此方法更有效,识别率更高．