基于图像处理的车牌识别系统的研究

基于数字图像处理,开发了一套车牌识别系统。在对车牌图像预处理后,采用投影法对车牌图像定位,在采用Canny边缘检测方法对图像二值化的基础上,采用模板匹配法对车牌图像中的字符进行识别。结果表明,该系统合理可行。     

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方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。     

基于图像预处理和纹理特征的车牌定位算法

为了解决车牌定位过程中拍摄图像背景复杂,噪声大,检测准确率偏低的问题,提出简便有效抗干扰强的车牌定位算法.首先将彩色图像转换为灰度图像,其次设定灰度门限区分图像目标和背景,进行二值化处理,然后使用Sobel边缘检测算子计算图像梯度幅度值,检测图像边缘点,采用局部图像平滑技术中值滤波对图像去除干扰,最后根据车牌区域纹理信息较其它区域丰富的特征,采用投影法,通过水平和垂直方向上投影分布特征的反复提取,准确检测定位车牌.实验结果表明,该方法定位出的车牌区域图像清晰度和准确度较高.     

一种基于图像处理和投影的车牌定位方法

为了提高车牌的定位率和准确性,通过对车牌特征的研究,提出一种采用颜色特征、图像处理和投影结合的定位方法。首先利用车牌的颜色特征将车牌可能区域从整幅图像中确定,再利用水平移差扫描,边缘检测对图像进行处理,并利用投影以及车牌的长宽比例相结合的方法,确定车牌具体位置。结果表明,此方法对蓝底白字车牌定位较准确,并且具有一定的鲁棒性和实时性。     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.     

基于数学形态学和投影法的车牌定位方法

在车牌定位系统中,针对图像中存在的复杂背景、车辆自身的车灯或标志这些因素的影响,提出了车牌初步定位和精确定位的方法.首先,对车牌图像进行灰度化、灰度拉伸、边缘检测后,运用数学形态学运算和车牌自身的宽高比例初步定位出车牌区域.然后,运用投影法分别进行水平方向和垂直方向的定位,得到准确的车牌区域.该方法能够很好地排除干扰因素,精确定位出车牌.     

基于多尺度小波边缘检测的车牌定位研究

车辆牌照的准确定位是车牌识别系统中的关键步骤,利用车牌区域丰富的边缘和纹理信息以及车牌自身的特征,提出一种基于多尺度小波边缘检测的车牌定位方法.该方法能够更好地解决在复杂背景和复杂光照下的车牌定位.首先用图像增强和多尺度小波算子提取出车牌图像的边缘,然后利用数学形态学和连通区域标记的方法对车牌进行初步特征提取去除伪车牌区域,最后采用水平垂直投影法进行车牌的精确定位.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,对复杂背景下的车牌具有很好的鲁棒性和实时性.     

一种复杂环境中的车牌定位算法

提出了一种结合车牌区域边缘特征和梯度方向特征的新型车牌定位算法,该算法将车牌图像变换为灰度图像后,首先利用Sobel算子和Gradienffaces方法分别获取车牌图像的垂直边缘图像和梯度方向图像,然后根据边缘长度、边缘点密度去除垂直边缘图像中的干扰,并根据梯度方向图像中的梯度方向消除更多的干扰边缘,最后利用一个矩形窗扫描边缘图像完成车牌区域的定位和分割.实验结果表明,该方法的定位准确度可达93.7％,同时对复杂背景或弱光环境下的车牌图像具有很好的鲁棒性.     

复杂车辆图像中的车牌定位

针对复杂背景的车牌定位问题,提出了一种综合形态、颜色、投影等多种特征的车牌定位算法.基于车牌区域边缘信息丰富的特点,首先利用边缘检测和数学形态学方法定位候选车牌区域,并消除噪声干扰;然后根据质心所在位置对候选区域进行由低到高的排序,并通过颜色识别作进一步筛选,以排除车灯等区域的干扰;最后采用投影法及谷值分析对截取出的缺损车牌进行补全,从而得到准确的车牌位置.实验结果表明,算法的效率与精度与车辆图像的清晰度、曝光度及车牌大小等因素有关,与传统车牌定位算法相比,效率和精度分别提高了15%和20%以上.     

基于图像理解的LPR系统研究

设计了一种基于图像理解的智能车牌识别系统,利用水平和垂直投影进行车牌区域定位。通过基于垂直投影和模板匹配的字符分割方法有效地解决了背景变化、车牌尺寸变化、字迹模糊等问题,在对120幅472×332大小的车辆图像采用基于模板匹配的ORC识别方法,在Hausdorff距离分类器上进行了相关匹配测试实验。识别率达96.7%,识别时间稳定在0.3~1.2 s之间。     

自然背景下车牌定位算法研究

提出一种综合边缘检测、形态学、扫描行法的车牌定位算法,该方法利用边缘检测获取车牌区域垂直边缘,利用形态学运算得到车牌候选区域,最后结合车牌特征,采用双扫描行法定位车牌,解决了自然背景中车牌定位困难的问题.实验表明,该算法定位准确,鲁棒性强,适用于多车牌情况.     

基于自适应投影方法的快速车牌定位

定位是车牌识别技术的关键。针对传统投影方法的不足，提出了一种基于自适应峰区检测与投影的快速车牌定位方法，首先得到候选车牌区，然后根据车牌区的特征筛选出车牌区。实验结果表明该方法能对车牌快速准确定位。     

基于边缘检测和形态学的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的车牌定位方法进行了研究分析,提出一种结合边缘检测和数学形态学的车牌定位算法。利用边缘检测和形态学分析得到车牌候选区域,对候选区域进行连通域分析,实现了对车牌区域的定位。实验结果表明,该方法降低了各种背景噪声对图像中目标区域判别的影响,降低了车牌定位时间,有效地实现了车牌定位。     

一种新型车牌定位算法的研究

车牌定位过程中,由于光照变化、视点和距离变化、复杂背景等原因,图像传感器很难获取到高质量的图像。为了克服这些问题,本文在融合滤波的基础上,将一种基于模糊算子的彩色图像边缘检测方法用于车牌定位中,结合数学形态法和改进后的4-邻域标记法,以及车牌文本区的先验知识找到车牌的准确位置。本文用影像传感器对不同环境条件下获取的300多幅图像进行实验,结论验证了这种方法有效地克服了非车牌区域噪声的干扰,提高了图像质量,而且车牌定位准确率达到98.3%,证明了算法的有效性和鲁棒性。     

车牌字符识别技术的研究与实现

设计了一种机动车牌照的自动识别解决方案.对车牌图像的预处理中,提出了一种新的基于非线性均值边缘检测算法,通过大量实验,该检测算法处理后的图像能更好实现车牌的定位与字符分割.在识别系统中,为了更准确地识别字符,使用两种特征提取法提取字符特征,设计了两级分类器对字符进行逐个识别.实验结果表明,这种识别方法具有良好的识别效果,具有较大的实用价值.