基于彩色SUSAN算子的车牌定位方法

在颜色相似系数的基础上提出彩色SUSAN算子的车牌定位方法,并采用MATLAB进行仿真,实验结果表明该方法能较准确地定位车牌,便于进一步的车牌字符分割。     

基于改进Canny算子边缘检测和数学形态学的车牌定位算法

车牌识别系统已经成功进入智能交通领域,其中车牌定位是车牌分割和车牌识别能顺利展开的基础。首先使用边缘检测改进canny算子进行一次粗定位,大致确定车牌所在区域;再对边缘检测后的二值图像进行膨胀、腐蚀等一系列数学形态学操作,完成车牌二次精确定位。根据实验结果表明,这种算法能够避免一定的噪声影响,解决目标图像噪声干扰及边缘模糊的问题,具有一定的鲁棒性。     

基于形态学的车牌定位方法研究

针对复杂背景的车牌定位问题,提出了一种基于形态学的车牌定位算法.数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法,其基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的.[1]     

基于数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,为了能对汽车牌照精确定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法.首先利用中值滤波方法对汽车图像进行消噪处理,然后用迭代阈值选择法将图像进行二值化,并运用数学形态学的膨胀、腐蚀对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值等进行综合分析,准确定位车牌区域.实验结果表明,该方法简单易行、准确率高、并且具有一定实效性,可用于对实际车牌图像的准确定位.     

基于数学形态学和先验知识的车牌定位

车牌定位是车辆识别中重要的环节,是字符分割和字符识别的基础。在数学形态学的基础上对图像进行了粗略的定位,根据先验知识进行了伪车牌的去除和字符分割的预处理,该方法能做到车牌准确定位。     

基于改进数学形态学的车牌定位算法研究

针对传统数学形态学算法对图像边缘细节提取不理想的问题,采用3×3或者5×5的结构元素替换单一结构来改进数学形态学算法,克服传统数学形态学算法的缺陷。对车牌图像边缘轮廓实施闭运算、开运算、小对象移除,实现车牌的粗略定位。在此基础上,采用区域标记法进行车牌精准定位。将提出的车牌定位算法应用于实际的车牌定位中,结果表明,改进数学形态学算法对车牌定位的准确率比传统数学形态学算法提高了13.9百分点,具有更为广泛的适用性。该研究对提高车牌的定位精度、车牌识别具有一定的参考价值。     

一种改进的车牌图像识别算法

提出了基于改进的边缘检测和数学形态学结合的车牌图像识别新方法.首先将采集到的彩色车牌图像转化为灰度车牌图像,然后利用Sobel算子进行边缘检测,接着对灰度化的车牌图像进行形态学的腐蚀处理,得到平滑图像的轮廓,再进行X方向的定位和Y方向的定位及区域校正得到车牌的区域.通过对车牌图像的二值化和形态滤波把车牌上的字符给有效分割出来,最后采用模版匹配的方法进行车牌字符的识别.从仿真的结果看:可以准确提取车牌位置的字符,字符识别的准确率较高,且识别的速度快.     

车牌图像二次定位方法研究

提出了1种的车牌图像二次定位方法,在第1次定位中初步找出包含车牌边框的车牌图像区域。再根据车牌边框对车牌图像进行倾斜校正．在此基础上,对车牌图像进行第2次定位,最终获得精确的车牌区域．测试结果表明,车牌图像二次定位方法成功率较高,能够为后续的车牌字符识别打下良好的基础．     

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

针对复杂的高速交通系统,设计了一套基于MATLAB的车牌识别系统,采用数字图像处理技术,自动识别车牌图像中的牌照信息,让交通系统实现数字化。具体过程是先对采集到的车牌图像进行灰度化,再进行边缘检测、形态学处理等,完成车牌的两次定位,成功后再进行倾斜校正、二值化、反色、字符分割,最后用模版匹配法对车牌字符进行识别。从实验结果看,该系统准确定位车牌并能准确快速地识别出车牌号码,实时性和实用性都较好。     

基于多层边缘约束与区域合并的部分遮挡车牌定位方法

针对现有方法对遮挡车牌识别率过低的难题,提出了一种基于多层边缘约束与区域合并的部分遮挡车牌定位方法。该算法首先以边缘方向和颜色对约束对边缘进行筛选,采用自动扫描线法确定候选区域,最后对候选区域进行筛选与合并,实现遮挡车牌的定位。实验表明,该算法对4位以下两端遮挡车牌定位的成功率在90%以上,对4位以下中间遮挡定位的成功率在85%以上。     

最大类间方差二值化在车牌定位中的应用

根据车牌区域字符的纹理特征和统计规律,应用综合纹理分析和垂直投影的车牌定位方法来进行车牌定位。首先对图像进行灰度均衡,再在最大类间方差（OTSU）二值化的基础上,用边缘检测和投影法相结合实现车牌定位和分割。经实验证明利用这种方法定位准确率高,具有很强的可行性。     

车牌粗定位

在现有车牌定位的基础上,提出了一种结合图像空间信息方法和颜色空间信息方法进行车牌粗定位的方法。粗定位的结果可以用于车牌的精定位,为后续的车牌定位和识别打下良好的基础。     

汽车牌照定位研究综述

车牌定位是牌照自动识别系统中最关键的环节，也是检验牌照自动识别系统优劣的重要指标．长期以来，许多学者从事这方面的探讨和研究，相继出现了一些新方法、新思路．尽管如此，目前国内尚无一个完善、通用的牌照定位系统．本文结合国内汽车牌照的特点，对近几年来国内外车辆牌照识别系统研究中出现的车牌定位方法，进行了全面的综述．     

一种基于HSV颜色空间与小波能量特征融合的车牌定位算法

文中针对彩色汽车图像牌照定位率不高和速度慢等问题,提出了基于HSV颜色空间与小渡能量分析相融合的车牌定位方法.利用固定底色牌照的色相、亮度和饱和度值分布区间不同的特点,完成对大多数黄蓝底色牌照的快速定位.对于车牌底色与车身颜色相近无法一次完成定位的操作,进行图像二次定位处理,利用车牌区域小波高频能量分布特点从背景图像中提取车牌区域.实验结果表明该方法比单一使用HSV空间进行定位的算法准确率高,比其它小波定位算法实现速度快,并且具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换的车牌定位算法研究

文中提出了一种基于小波分析的车牌定位算法．根据图像中车牌的形态特征和横向纹理属性,提取图像高频（LH）小波系数的均值、能量、熵等作为分类特征,同时通过形态学算法对车牌候选域和非车牌域进行聚类,并运用相关的先验知识对车牌候选域进行优化．实验结果表明,文中提出的车牌定位算法是一种切实可行、准确高效的方法,该算法对复杂背景下拍摄的汽车图像具有很好的鲁棒性．     

A Practical Method of Car License Plate Character Segmentation Based on Morphology and Labeling

1 IntroductionThe car license plate recoghtion system is animpohallt pat on illtelliged traffic management system['1.It is imPO~ in a nUmber of aPPlications, such asfreeway tolling, parldng management and vehiclethecingl"'].The main tasks of a car license plate recognitionsystem are the location of the license plate in a complexbackground, the seglnedation of oh~ters and theirrecognition['l. These taSks are strongly inter-related,where the lOcation and the segmentation are the key pods,for …     

基于四方向邻域差分的直方图检测车牌定位算法

车辆牌照定位是智能交通系统中的关键技术。提出了一种以四方向邻域差分算法为基础的车牌牌照定位算法。经实验验证,本算法具有较高的定位效果。     

浅析车牌识别技术

车牌识别技术作为智能交通的重要组成部分,在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的三个重要组成部分,是车牌识别技术研究的重点,从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状及车牌识别技术的应用进行了简要介绍。