车牌字符识别的预处理算法

文章介绍了车牌图像的二值化和字符分割算法。提出了一种图像二值化的改进算法,应用简单统计法及Roberts边缘检测算子,在具有噪声以及灰度不均匀的复杂背景中提取出待识别的字符,同时运用数学形态学进行二值图去噪。最后讨论了基于投影法的车牌字符分割方法,取得了较满意的结果。     

基于数学形态学的实用车牌定位算法及实现

由于车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,为了快速准确地得到车牌的准确位置,数学形态学具有速度快、方法简单等特点,使用数学形态学进行车牌的识别.通过预处理,采用最佳阈值分割的迭代算法进行车牌图像的二值化处理,然后主要利用数学形态学腐蚀运算进行车牌边缘检测,精确度高.结合车牌先验知识,利用连通区域法对车牌字符进行切分定位,通过大量实验,结果表明该算法具有一定的实用性.形态学边缘检测相对于边缘检测算子具有算法简单、速度快、定位准确和抗干扰能力强的优点.通过对不同车牌图像进行试验,算法具有较好的识别结果.     

一种新的基于二值面积形态学的车牌定位算法

车牌定位是车牌识别中的关键步骤,传统方法对车牌图像的要求较高,存一定程度上影响了车牌的识别率.提出了一种新的基于Renyi熵和二值面积形态学的车牌定位算法.首先用一维Renyi熵最小差值法将车牌灰度图像二值化,然后计算车牌图像中连通区域的面积,根据车牌图像的实际情况确定面积阈值,用二值面积形态学的开运算和闭运算去除噪声,最后实现车牌的精确定位.仿真实验结果表明此算法不仅定位精度高,运算简单,而且能够有效地滤除噪声.     

复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法，提取车牌灰度图像边缘，实验结果显示该算法检测边缘的速度快，车牌区域轮廓清晰，采用投影法确定车牌区域，用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正，通过字符分割算法对车牌字符进行切割，有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验，结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割，具有较好的鲁棒性。     

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

一种基于数学形态学的车牌定位与分割方法

本文设计与实现了一种基于数学形态学的车牌定位与分割方法,关键步骤包括:灰度变换、边缘检测、数学形态学处理、基于行列投影的车牌定位、定位后的车牌图像二值化、基于垂直投影的字符分割等。通过在MATLAB上的仿真,验证了方法的有效性。实验结果表明,该方法复杂性低,速度快,适合实时应用。     

基于数学形态学的车牌分割算法

该文提出一种基于数学形态学的车牌图像分割算法。首先,对原始车牌图像进行预处理;然后,利用一种抗噪型数学形态学边缘检测算子进行车牌边缘检测;最后,去除图像水平噪声,结合水平、垂直投影进行定位。实验表明,该方法不仅算法简单、准确度高,且适于对有噪声及背景复杂的车牌图像进行分割。     

一种新的图像阈值分割算法

提出了一种基于区域灰度均值-梯度共生矩阵模型和二维Renyi熵原理的阈值分割方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维Renyi熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值.二维Renyi熵比其它二维熵多了一个参数,此参数使得二维Renyi熵能处理更多类型的图像.将上述方法进行仿真实验,并且仿真其它二维熵方法,仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更有效更一般化.     

基于数学形态学和颜色特征的车牌定位方法

为了解决单一车牌定位算法在复杂背景中定位效果不理想的现状,提出一种数学 形态学和颜色特征相结合的算法对车牌进行定位。首先利用最大类间方差法(Ostu 算法)找到一 个最佳的阈值,根据所得阈值把得到的灰度图像二值化,然后采用一种改进的数学形态学算法 对图像进行边缘检测,最终结合数学形态学和车牌颜色特征进行准确定位。实验表明该算法明 显优于传统或单一的车牌定位方法,定位准确率高,对背景限制少,应用范围广。     

利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取

为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。     

基于扩展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,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。边缘检测是常用的车牌定位方法,边缘检测的质量决定了车牌图像的最终定位结果。一般人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘检测带来了困难。根据数学形态学原理与方法,提出一种扩展数学形态学车牌图像边缘检测算子,并结合水平和垂直投影进行车牌定位。实验结果表明,该算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。     

基于图像的车牌识别

基于图像的车牌识别是图像识别领域的重要研究课题之一。本论文采用MATLAB编程实现该车牌识别系统,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。首先,对图像进行预处理。其次,采用了一种结合字符边缘和形态学的车牌定位算法。接着,根据分割出的车牌区域,采用一种水平和垂直投影相结合的车牌字符分割法,完成单个字符的分割。最后,运用模板匹配的方法实现字符识别。     

基于Canny边缘检测的车牌字符分割方法

在对其它车牌字符分割方法研究的基础上,提出一种基于Canny边缘检测和数学形态学处理的车牌字符分割方法。该方法以获得真实明确的车牌字符位置信息为着眼点,采用Canny边缘检测、数学形态学运算和同态滤波等处理方法,判断决策的依据充分、方法简单明确,实验中获得了较好的效果。     

基于Canny边缘检测的车牌字符分割方法

在对其它车牌字符分割方法研究的基础上，提出一种基于Canny边缘检测和数学形态学处理的车牌字符分割方法。该方法以获得真实明确的车牌字符位置信息为着眼点，采用Canny边缘检测、数学形态学运算和同态滤波等处理方法，判断决策的依据充分、方法简单明确．实验中获得了较好的效果。     

一种字符定位及识别技术在交通领域的应用

字符定位与识别技术在交通领域应用广泛。字符识别系统包括字符图像的拍摄、预先处理,将字符从图中截取出来,最后对字符对比甄别。采用灰阶处理、均值滤波等方法对图像预处理。在字符定位部分,采用边缘检测算法对字符图像在原始图中位置进行定位。在字符分割前,对字符进行二值化及倾斜校正。利用区域增长(region growing)方法切割字符,将具有相似特性的像素点集合到一起,与投影方法相结合进行切割。最后建立模板库,采用基于模板匹配的改进算法进行字符甄别。以汽车牌照的预处理、字符的提取和识别为例,说明文章所采用技术的有效性。     

车牌识别系统研究与实现

车牌识别(LPR)系统是智能交通系统中的重要组成部分,该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理,然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

汽车牌照识别技术研究

本文分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出了一种基于边缘检测和Hough变换的汽车牌照定位方法和基于图像投影的车牌字符分割方法。通过分析车牌号码中的字符图像特点,提出了基于字符图像几何形态和笔画结构的字母和数字识别方法,以及基于汉字结构知识的汉字识别方法,从而实现了汽车牌照的自动识别。     

一种基于数学形态学的实时车牌图象分割方法

根据车牌纹理及其几何形状的特点，设计了一种基于数学形态学的车牌图象分割方法，该方法在二维形态滤波过程中，能自适应地调整阈值大小，以适应光照强度及干扰强度的变化，同时把基于全像素点数学形态学处理的点运算转化成仅有几十条直线的线运算，以使运算速度和抗干扰能力较其他传统分析方法有显著提高．用该方法对不同照明条件下的一系列汽车图象进行的大量实验结果表明，该方法不仅定位效果好、速度高，而且适于对有噪声及复杂背景的车牌图象进行分割．     

基于水平垂直灰度开运算的车牌字符分割算法

采用Hough变换检测车牌的倾斜角度进行车牌的矫正。提出了一种基于水平垂直结构元素开运算的数学形态学方法,对字符分割前的车牌进行预处理。该方法能够在车牌定位不精确的情况下有效地去除车牌边框、铆钉及其他噪声,消除干扰突出字符。运用传统的投影法以及车牌的先验知识进行字符间的分割,有效地提高了字符分割的效果。实验结果证明,该方法有效可行。     

面向车牌字符分割的图像预处理方法研究

车牌字符分割是车牌识别系统中的核心步骤,而车牌预处理的效果直接关系到分割的准确率。针对传统基于灰度图的预处理方法难以消除由拍摄硬件和成像环境造成的干扰特征,提出一种基于R通道和灰度拉伸的车牌图像预处理方法。该算法将原始图像以R通道的数据表征,抑制车牌成像的干扰特征,提高了字符与背景底色的区分度;为了进一步增强图像的对比度,提出改进的灰度拉伸算法,有效分离字符和背景。为验证提出的预处理算法对字符分割的效果,引入一种基于投影和模板匹配的分割算法,实验表明,该算法不仅改善了污损车牌的成像效果,同时也有效提升了分割准确率。