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。     

基于粗糙集的车牌字符识别技术的研究

目的:基于粗糙集的车牌字符识别技术的研究。方法:通过粗糙集的理论知识的利用以获取约简能力,同时通过神经元网络的学习及泛化能力,并将粗糙集、神经元网络和模糊逻辑技术进行相互结合,进而构造出一个可以处理含糊和不确定性车牌字符的识别系统。结果:80幅车牌图像中共计560个字符,其中汉字12个、字母14个、数字7个均被误识,另有2幅车牌定位和分割的不成功,使14位的字符识别失败,因此,本组车牌字符识别成功率为91.6%(513/560)。结论:此项车牌字符识别技术既简化识别系统的整体结构,又提高了模糊识别的泛化能力,可有效减少工作量并提高抗干扰性及车牌的准确识别率。     

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。     

车牌识别算法与系统的研究

本文首先介绍了研究的背景和意义,接着介绍了车牌定位算法、车牌字符分割算法和车牌字符识别算法,最后对车牌识别系统进行了设计。     

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。     

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。     

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。     

基于形态学处理的车牌分割方法及仿真研究

由于路口监控摄像机及视频流上设置的检测区域固定,使得抓拍到的闯红灯图像中车牌大小和比例在一固定范围之类,利用这一特点结合形态学图像处理方法对抓拍图像中车牌进行定位分割。文中在matlab软件平台上进行仿真,通过大量实验证明该算法具有一定的有效性和实用性。     

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。     

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。     

基于车牌颜色特征的车牌识别系统

正介绍了一种基于LabVIEW平台的、通过车牌颜色特征定位的车牌识别方法。本方法在LabVIEW平台利用车牌颜色特征和RGB、HSI等色彩模型特点,进行车牌定位;根据车牌的规定型号,采取比例法实现车牌字符分割;利用LabVIEW的OCR技术识别车牌。通过对车牌图库中的大量车牌进行识别测试,验证了所研发的车牌识别系统软件能够提高识别精度,降低识别成本。     

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。     

对车辆牌照图像识别算法的研究与实现

近年来随着国民经济的蓬勃发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高.因此,汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义.论文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究.     

基于图像处理的车牌识别与字符分割及MATLAB实现

实现车牌识别与字符分割,需要进行图像预处理、车牌区域分割、车牌字符分割和数据库字符匹配等操作。基于MATLAB软件,在图像预处理方面,调整图像大小后获取其B分量图;在车牌区域分割方面,利用Ostu法获取阀值后转化为二值图,然后形态学处理去除小面积的区域,再利用Regionprops函数获取二值图上值为1的区域左上坐标,可得到车牌区域;在车牌字符分割方面,将车牌区域图像转化为二值图,闭运算连接字符间的间隙,再利用Regionprops函数实现字符分割。     

城市车辆车牌识别技术研究

<正>随着城市道路中机动车辆数量逐年增加,拥挤的交通随处可见,如何去规范并引导车辆,首要是对车辆进行识别,对于车辆的识别重点是在于对于车牌的识别,本文在分析目前车牌识别技术方法的基础上,对车牌定位模块和字符分割模块进行了探讨,在车牌定位方式中,先归纳了车牌的纹理特征,提出了基于粗定位和精确定位的车牌定位方法,并采用基于k-means的车牌字符分割法对车牌处理。     

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。