复杂背景中基于颜色及边缘分布特征的车牌定位算法

针对复杂背景中的车牌定位问题提出了一种新的算法,首先在图像的二值垂直边缘图中利用车牌字符边缘的颜色特征滤除非车牌区域边缘,然后利用投影法确定车牌行候选区域,最后在行候选区域中利用车牌区域垂直边缘的空间分布特征定位出车牌区域,试验表明该方法在背景复杂情况下定位准确度较高,且受车牌尺度变化影响小,具有很强的抗干扰能力。     

基于纹理分析和梯度特征的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,根据车牌区域字符的特点,提出了一种综合纹理分析和梯度特征的车牌定位方法.利用车牌字符的纹理特征提取出可能存在车牌的区域,再利用车牌字符和背景梯度的差异性进一步过滤掉由于背景原因产生的伪车牌区域,进而准确定位出真正的车牌区域.实验结果表明该方法运算量小,对复杂背景车辆图像有很好的定位效果,具有较好的应用性.     

一种新的复杂背景下快速车牌定位方法

针对实际应用中具有复杂背景的高分辨率数码图像下车辆牌照定位问题，提出了一种综合利用了车牌纹理特征、几何特征以及色彩特征的快速车牌定位方法。该方法按顺序分为图像预处理、牌照区域粗定位、牌照精确定位三个步骤对牌照由粗到细准确定位出车辆牌照位置所在。实验结果表明．对于场景大，背景复杂的车辆图像，该方法运行速度快，定位准确率高，具较强抗干扰能力。     

分层次车牌定位方法

车牌定位是车牌识别中的重要步骤,针对汽车图像的复杂背景和不同环境光条件,提出了一种分层次的车牌定位方法。该方法将图像进行分层次分割,不断减少分析的范围。它先定位出车牌候选区域的上下和左右边界,得到多个车牌候选区域,再从中挑选出车牌区域,实现了车牌的准确定位。实验结果表明,该方法定位准确率高,运行速度快,具有很强的鲁棒性。     

浅析车牌定位系统技术

车牌定位是车牌识别中的重要步骤,针对汽车图像的复杂背景和不同环境光条件,提出了一种分层次的车牌定位方法。该方法将图像进行分层次分割,不断减少分析的范围。它先定位出车牌候选区域的上下和左右边界,得到多个车牌候选区域,再从中挑选出车牌区域,实现了车牌的准确定位。实验结果表叽该方法定位准确率高,运行速度快,并且具有很强的鲁棒性。     

基于图像处理的车牌定位算法研究

文章分析了车牌定位的常用算法,研究了车牌的颜色特征,提出了颜色分割算法来进行车牌区域的粗分割;通过边缘检测和形态学处理进行车牌精确定位和提取。Matlab仿真分析的结果表明,该算法可准确定位并提取车牌区域。     

基于先验知识的车牌垂直倾斜校正方法

提出了一种车牌垂直倾斜校正方法,首先通过垂直投影法粗定位字符区域,标记区域内最大连通域,然后寻找出原二值图中被标记的连通域部分的宽最短外接矩形,最后根据先验知识和仿射变换原理求出字符垂直倾斜角度,从而得到车牌的垂直倾斜角度。与已知的一些经典校正方法相比,该方法更加简单实用,能很好地满足工程需求。     

车牌识别系统中车牌定位与字符分割方法的研究

根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域并进行字符分割的新方法。该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界;然后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距的比例进行字符分割。经实验证明,该方法具有在复杂背景下适应性好、抗干扰、实时性好、定位精确等特点。     

基于车牌定位与双目立体视觉的车距测量

用两架相对位置固定的摄像机同时拍摄前方车辆的两幅图像,再用基于颜色的车牌定位技术定位出两图像中的车牌,取两矩形车牌的左上角点为一对匹配点,根据双目立体视觉原理,计算出与前车的距离。整个实验过程调用OpenCV库函数设计和实现,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别中的关键步骤。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确地定位车牌位置,提出了一种基于边缘检测和投影法的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像实施边缘检测、二值化等预处理,然后在此基础上,利用基于双向回溯的投影法确定车牌的上下左右边界。实验结果表明,该方法定位速度快、准确率高。     

基于自适应维纳滤波的模糊化车牌定位方法

维纳滤波器在处理信号时具有简单快速且边界保持效果较好的特点,通常在图像处理中,维纳滤波器都是用于模糊图像的去噪和恢复。本文将维纳滤波用于图像的模糊化处理上,使车牌区域和非车牌区域经维纳滤波处理以后有很明显的区分,更有利于车牌的定位。基本方法是利用HSV空间,提取出车牌图像的饱和层,然后调节自适应维纳滤波器的滤波窗口,使图像中的非车牌区域模糊化,最后采用形态学处理等方法实现车牌的最终定位。研究结果表明,采用本文所提出的车牌定位方法在定位速度以及识别效率方面优势明显。     

基于颜色与投影特征的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。本文根据车牌的颜色特征和投影特征提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的定位方法,算法分为粗定位和精确定位。该方法较单一特征的定位方法有较好的通用性,可适应于不同背景、不同光照下的汽车图像,能够确定出车牌区域,准确率得到了较大提高。     

基于LPR系统的车牌字符分割技术的研究

车牌字符分割是车牌识别系统的关键技术。针对车牌字符分割的难点,作者提出了一种利用扫描线两次扫描消除车牌字符串上下干扰的方法;然后利用全局分割和局部调整的技术实现单个字符的分割。实验表明,该方法能有效的避免干扰因素的影响,满足实时性需要。     

基于DSP车牌识别系统的设计

文章设计了一种车牌识别系统,采用基于DSP构建的硬件平台,运用数字图像处理的相关基础知识来实现车牌识别的功能。该系统主要包括图像采集与预处理、车牌定位、字符切分以及字符识别等四个部分。通过对采集到的图像进行分析处理,分别得到边缘检测、直方图统计、中值滤波、锐化、灰度阈值处理等实验结果。     

车辆牌照自动识别技术研究与应用

本文在分析车辆牌照自动识别原理、组成及方法的基础上,完成了车牌识别系统的软件部分设计、开发与实验.     

一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法

在分析了车牌定位现有算法优缺点的基础上,本文提出一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法.该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰.把图像分割为若干子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对各子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌所在位置,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础.实验结果表明,对于各种情况下的车牌图像,该算法都能有效地对车牌进行定位,具有定位准确率高,运行速度快,抗干扰性强的特点.     

基于灰度阈值和梯度差的车牌定位技术

本文详述了用灰度阈值分割和梯度差对车牌进行分割处理的过程,介绍了灰度阈值分割理论以及梯度算法,并用于车牌的识别检测中,有效地分割目标和背景,实现了车牌的准确定位。     

基于DSP的车牌识别系统

本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中,完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。最后选取最适合的网格特征提取法,以此为基础进行模扳匹配,最终识别出车牌号码。本文采用DSP作为核心处理器来完成识别过程的算法。     

常用车牌定位算法比较

车牌定位是车牌识别技术的第一个关键技术,定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文对目前存在的车牌定位算法进行探讨,希望能找出各种算法的优缺点,以便在现实中能更好的运用各种算法,更好的为应用服务。     

常用车牌定位算法比较

车牌定位是车牌识别技术的第一个关键技术,定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文对目前存在的车牌定位算法进行探讨,希望能找出各种算法的优缺点,以便在现实中能更好的运用各种算法,更好的为应用服务。