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。     

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。     

车牌定位在VC中的实现

目前.存在大量的车牌定位算法,选择一个好的定位算法成为车牌识别的一个关键问题.文中针对基于投影法的车牌定位算法,在VG平台上对车牌图像进行预处理后,再通过找点和标出矩形即可实现车牌的定位.通过大量的试验得出,本算法可以解决车牌定位时遇到的绝大部分问题,具有较高的研究价值和社会经济效益.     

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Matlab的车辆牌照的处理与识别的系统探析

智能交通系统的迅速发展中车牌识别系统在智能交通系统中占有非常重要的地位。对原车牌的原始图像进行了适当的预处理,确定了车牌在原始图像中的水平和垂直位置,然后定位了目标车牌的面积。局部投影法将在之后进行车牌字符分割中被运用。     

基于投影特征匹配法的车牌汉字识别方法

车牌中使用的汉字固定,且数量很少,并且其中的汉字字体均有国家标准确认,结合此特点提出了一种根据汉字投影图的综合特征来识别车牌中汉字的方法。利用汉字图像在横纵座标,倾斜座标的投影图等特征,通过投影特征匹配的办法,有效、高速地识别车牌中的汉字。     

车牌自动识别系统中的倾斜校正研究

车牌识别系统图像中车牌的边框有时并不明显,且因噪声、污迹等干扰的影响,以及车牌字符会有粘连和断裂现象,从而造成大部分方法或多或少对其的检测精度下降。Hough变换具有对噪声不敏感、检测精度高等优点,故本文采用Hough变换法进行倾斜校正。     

车牌识别中的图像分割技术研究

针对当前车牌识别系统中图像分割方法应用单一,适用范围窄的问题,提出了综合应用多种图像分割方法的算法。车牌识别系统分为车牌图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个步骤。首先运用投影算法,把输入的原始车牌彩色图像转换成灰度图和二值图,并实现车牌位置的初步定位;其次运用OTSU算法,实现车牌的精确定位,并获取车牌的灰度图数据;然后运用动态自适应算法对车牌灰度图进行二值化;最后根据车牌的几何特征,对车牌字符进行分割及归一化处理。通过对4000张不同环境下车牌图片的测试,表明本处的算法可以成功的实现车牌定位及字符分割,具有较强的适应性,对后续的字符识别起到了重要作用。     

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。     

沈算子在倾斜车牌校正中的应用

提出了一种新的车牌倾斜校正方法,该方法首先根据沈算子检测出车牌边缘,然后将车牌区域平均划分为左右两个部分,分别计算这两个区域的重心,连接两个部分的重心,最后,计算出重心与水平方向的夹角,并按此夹角进行旋转。实验证明,这种方法简单、实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。