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基于模糊集的车牌提取方法
引用本文:白利波,郝晓莉,李杰.基于模糊集的车牌提取方法[J].北京交通大学学报(自然科学版),2006,30(2):48-52.
作者姓名:白利波  郝晓莉  李杰
作者单位:北京交通大学,电子信息工程学院,北京,100044;北京交通大学,电子信息工程学院,北京,100044;北京交通大学,电子信息工程学院,北京,100044
基金项目:北京交通大学校科研和教改项目
摘    要:利用了车牌的颜色特征与纹理特征,提出一种新的基于模糊集的车牌提取方法.该方法用图像颜色对区域检测、颜色对边缘检测、色度峰值统计及密集小边缘增强,使用模糊集算子综合它们的结果,精确提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.0%.特别地对光照不均、背景复杂的图像,本方法仍具有很强的鲁棒性.

关 键 词:车牌提取  颜色对区域检测  颜色对边缘检测  模糊集  隶属度函数
文章编号:1673-0291(2006)02-0048-05
收稿时间:2005-11-21
修稿时间:2005年11月21日

License Plate Extraction Method Based on Fuzzy Set
BAI Li-bo,HAO Xiao-li,LI Jie.License Plate Extraction Method Based on Fuzzy Set[J].JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY,2006,30(2):48-52.
Authors:BAI Li-bo  HAO Xiao-li  LI Jie
Institution:School of Electronics and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
Abstract:This paper presents a new license plate extraction method based on fuzzy set by employing color characteristics and texture characteristics of the license plate. The proposed method applies colorpair zone detection, colorpair edge detection, chrominance maximum statistic and intensive small edge enhancement to input images, and the results are integrated by fuzzy set operators so that the license plates could be extracted accurately. The method is employed to images taken under various conditions and the results show that the average accuracy of license plate extraction is 98.0%. Especially, the method is also robust to images with poor illumination or complex background.
Keywords:license plate extraction  color-palr zone detection  color-pair edge detection  fuzzy set  membership function
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