改进Retinex算法对特殊环境下的车牌图像增强研究

针对特殊环境(雾天、傍晚)下车牌图像由于光线暗淡而使得识别效果明显下降的问题,提出一种使用改进的Retinex算法(五尺度Retinex算法)与幂函数和双边滤波相结合对特殊环境下的车牌图像进行增强的算法。首先用幂函数对雾天、傍晚环境下的车牌图像进行处理,再采用双边滤波处理,最后经过五尺度Retinex算法处理。与传统Retinex算法相比,所提出的算法取得了较好的对特殊环境下的车牌图像增强的效果,改善了车牌图像的视觉效果,并且处理时间较短,对现实生活具有可观的实际意义。     

自适应复杂天气的车牌定位方法

针对传统的车牌定位算法受天气、光照影响而造成的低定位率问题,提出了一种自适应的车牌定位算法。算法根据车牌颜色特征和图像清晰度判断不同天气及对比度,利用小波系数调整法调整图像对比度,最后利用垂直投影和模板匹配相融合的方法进行车牌定位。所提出的定位算法具有广泛的适应性和较高的车牌定位率,可以在晴天、阴雨天、雾天、傍晚等多种不同光照条件下,对不同对比度的图像进行车牌定位。实验结果表明,该定位方法的车牌平均定位率达到93.4%。     

车牌图像色彩迁移与正则化约束去雾算法

针对雾天车牌图像模糊、车牌识别率低的问题,给出了车牌图像色彩迁移与正则化约束去雾算法。算法主要包含色彩迁移去雾和文本修复两个模块。采用MKL（Monge-Kantorovitch Linear Colour Mapping）色彩迁移算法,恢复雾天车牌颜色信息实现去雾;利用车牌的文本像素的强度和梯度特征对车牌图像进行正则化约束,实现车牌中文本的修复。实验结果表明,无论针对合成车牌雾图还是自然车牌雾图,去雾效果良好,且在薄雾、中等雾及浓雾三种不同雾度环境下都能够有效提高车牌识别率。     

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。     

基于车牌颜色特征的改进车牌定位算法研究与实现

汽车牌照识别主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四大模块。本文对图像预处理和车牌定位两个模块进行了深入研究,并提出了相应的改进方法。本文提出了一种基于局部最优化思想的图像预处理方法。该方法是基于彩色图像的预处理方法,同时基于局部最优化的思想弥补了传统方法的劣势,能够更好地解决光照不均问题。车牌定位采用一种改进的"扫描线法",把颜色跳变视为特征点,算法根据车牌字符区域特征点密集的特点来定位车牌区域。     

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。     

基于车牌颜色特征的改进车牌定位算法研究与实现

汽车牌照识别主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四大模块。本文对图像预处理和车牌定位两个模块进行了深入研究,并提出了相应的改进方法。本文提出了一种基于局部最优化思想的图像预处理方法。该方法是基于彩色图像的预处理方法,同时基于局部最优化的思想弥补了传统方法的劣势,能够更好地解决光照不均问题。车牌定位采用一种改进的"扫描线法",把颜色跳变视为特征点,算法根据车牌字符区域特征点密集的特点来定位车牌区域。     

基于多方法融合的车牌自动定位算法研究

提出了一种将模板匹配、形态学和投影法多方法融合的车牌定位算法.首先,对预处理后的车牌图像采用优化的模板匹配算法粗定位车牌区域;然后运用形态梯度方法对租定位后的图像进行边缘检测;最后,采用投影法进行精确定位,通过对投影的分析找到车牌的准确位置.实验结果表明,该算法对车牌定位的准确性和处理速度都有很大提高,满足了系统实时性和准确性的要求.     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

基于Matlab的车牌图像预处理的研究与实现

车牌图像预处理是车牌识别系统中一个非常重要的环节,预处理效果的好坏直接影响到后续的识别过程。本文介绍了车牌图像的灰度化,图像去噪,边缘检测,二值化处理,腐蚀处理,车牌定位,字符分割等预处理算法,并基于计算机Matlab平台对车牌图像预处理的过程加以实现,实现效果好。     

基于MSER与SVM算法的车牌定位识别方法

针对实际车牌识别系统中车牌位置定位难、字符识别率低等问题,提出了一种基于MSER与SVM算法的车牌定位识别。该方法分为定位和识别两步,输入图像经过预处理,通过MSER与SVM算法直接提取出车牌的字符区域,然后将车牌字符图像裁剪送入识别阶段,识别阶段同样利用SVM算法对车牌字符进行识别。经验证,该车牌定位识别方法识别速度快、准确率高,能够适用于实际生活中较为复杂的交通环境。     

基于模糊逻辑的雾天降质图像对比度增强算法

提出一种新颖的雾天降质图像增强算法。该算法通过对降质图像进行规范化预处理,降低不同雾况对灰度级分布范围的影响,并对规范化后的图像,根据大气散射对对比度衰减的影响规律,在模糊域内实现对比度增强处理。实验结果表明,该算法可以有效提高雾天降质图像的对比度,视觉效果改善明显。     

基于MATLAB的车牌识别系统研究

本文着力于车牌识别系统的研究,结合MATLAB平台在图像处理方面的优势,提出一种基于MATLAB的车牌识别系统。通过图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别四个步骤实现车牌的有效识别。实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     

基于图像处理的车牌识别系统的研究

对车牌识别系统中的图像预处理算法进行了研究,介绍了车牌识别系统的意义,以及图像去噪处理,图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。实验证明了文中的图像处理方法用于车牌识别的有效性。     

基于车牌识别的二值化算法研究

二值化是车牌识别系统中图像预处理的关键一步。由于车牌图像摄取环境的多变使得不同光照条件下车牌亮度也不同,这给采用限定阈值二值化算法来进行图像预处理带来了困难。本文通过对车牌灰度图像的特点的分析与研究,提出了一种限定阈值二值化改进算法,即利用遥感图像处理的灰度拉伸技术,使得二值化需要的阈值得到控制。对不同光照下的车牌进行这种优化处理,实验结果表明此算法是快速有效的。     

基于Vivado HLS雾天图像预处理IP核设计

雾天的出现给图像预处理带来了挑战。同时，随着机器视觉技术的发展，人们对图像预处理的功能集成和时间消耗提出了更高的要求。Vivado HLS高层次综合工具，采用C语言实现雾天图像的预处理IP设计，实现图像的去雾和边缘检测处理，将不同图像预处理算法打包在一起，形成IP核。     

基于三次定位过程的车牌精确定位算法设计

为了实现对车牌区域的精确定位,提出了一种基于三次定位过程的车牌定位算法,综合改进了数学形态学和纹理分析等方法.对自然环境下摄像头采集的车辆图像进行预处理后,使用像素统计法对车牌进行粗略定位,使用纹理分析法去除车牌上下边框和干扰,使用阈值法去除车牌左右边框和干扰,得到精确的车牌区域.另外还对图像的预处理进行简化,保证实时性要求.实验结果表明,改进后的算法能够对车牌进行实时、精确定位,满足了系统的要求.     

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。     

一种快速的车牌定位与提取算法

针对现有的车牌定位的各种局限性,本文提出了一种基于图像二维区域能量的车牌定位算法,给出了该算法实用公式,并给出了基于图像能量的车牌提取算法以及车牌区域的验证方法。该方法充分利用了车牌的纹理复杂、对比度鲜明、外型规则等特征构造能量图像,并对原有的能量算法进行了改进。其明显的优点是可以避免直接对图像进行二值化时阈值难以确定的问题以及光照情况对颜色的影响。大量的实验表明,该算法不仅简单、快速、准确率高,而且对车牌区域的噪声有很好的抑制作用。     

基于数学形态学和Hough变换的车牌定位算法

针对复杂环境下的车牌定位率较低的问题,提出了一种基于数学形态学和Hough变换检测车牌区域的方法。首先,对车牌图像进行图像预处理,然后,利用数学形态学的高帽变换突出车牌字符区域,并对图像进行边缘检测和连通区域分析;最后,结合Hough变换和车牌的先验知识实现车牌的精确定位。实验结果表明,针对不同复杂背景下采集到的车辆图像,该算法具有很强的鲁棒性,准确率达97.3%,能够满足现代智能交通系统对车牌定位准确性和实时性的要求。