车牌识别系统中车牌定位及倾斜矫正算法研究

为了提高车牌定位的实时性和有效性,利用车牌的几何特征和纹理特征,提出了基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法.由于车牌图像摄取的特殊性,使得拍到的车牌图像有不同程度的倾斜变形,而倾斜的车牌很难被分割和识别,必须对车牌定位之后的车牌图像进行倾斜矫正,该文给出了基于Radon变换的倾斜矫正算法.实验结果表明该车牌定位算法和倾斜矫正算法都是快速有效的.     

车牌定位算法研究

这里针对传统车牌定位技术中遇到的难点,提出了基于垂直边缘提取的车牌粗定位与行扫描再定位的车牌定位算法,并对算法的具体工作流程作了详细介绍。     

一种车牌识别系统的设计

基于像素精确定位方法来实现车牌定位,然后对车牌进行灰度化、二值化处理,避免了对整个汽车图像先图像处理后车牌定位的繁琐过程,将改进的模板匹配算法应用于字符识别中,最后,利用MATLAB的图形用户开发环境设计出了本系统的测试平台,经过大量车牌样本验证,该车牌识别系统准确率较高.     

一种基于HSV空间和纹理特征的快速车牌定位方法

提出了一种基于HSV空间和纹理特征的快速车牌定位方法。该算法利用车牌区域固定的颜色特征,可快速、准确地定位到与车牌颜色有关的区域。针对不同的背景和不同的车辆,抽取了150幅图片进行测试,定位成功率为97.6％,平均定时耗时为28ms。实验表明,该方法是一种在HSV空间利用颜色和纹理特征进行定位的算法,通用性强,灵活有效。     

一种基于彩色纹理特征的车牌定位方法

准确快速的车牌定位是汽车牌照自动识别系统的一个重要环节．利用Roberts算子对车牌图像进行边缘检测,根据车牌的彩色纹理特征和灰度跳变特征,提出了一种基于彩色纹理特征的车牌定位新方法,利用采集的80幅车牌图像,在MATLAB环境下进行车牌定位实验,定位准确率达92．5％,实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性．     

基于聚类分析的个性化美国车牌分割算法

针对美国车牌个性化严重,车牌上字符个数、字体、间距和背景等信息都不一致的情况,提出一种可处理复杂多变车牌的车牌分割算法.基于动态的字符分布信息计算车牌倾斜角度和垂直投影局部梯度,利用聚类方法去除非字符区域,并动态确定字符宽度,获得准确字符区域.基于局部梯度的循环分割得到准确的字符分割结果.为了验证该算法,基于1万多张美国车牌的数据集进行实验,结果表明：与已有算法相比,该算法对于具有字符个数不定、字符间距不一致、背景复杂等特征的个性化美国车牌的分割效果有较大提高,分割正确率提高了约5%.     

小生境遗传算法在多车牌定位中的应用

为了在复杂背景下对多车牌进行准确定位,提出一种基于小生境遗传算法的多车牌定位方法。利用一组一维滤波器对图像平滑处理得到图像的特征向量,建立小生境遗传算法模型,设计适应度函数,并确定小生境算法机制,实现多车牌定位。仿真实验表明,基于小生境遗传算法的多车牌定位方法能够准确地对多车牌进行定位,平均定位率达到90%以上。     

Harris角点检测与AP聚类结合的车牌定位方法

在车牌识别系统中,车牌的准确定位是关键,针对车牌区域包含有比较丰富的角点,提出了harris角点检测与AP聚类相结合的车牌定位方法.该方法先采用Harris算法检测出车牌区域的角点,然后对角点进行AP聚类并剔除包含角点数较少的类以及远离类中心的离群点,最后进行区域合并,根据车牌区域宽高比识别车牌区域.实验证明该方法能够快速、准确定位出车牌区域.     

一种基于二值图像灰度变化特征的车牌定位方法

本系统提出了一套简洁高效的车牌定位的方法。首先对图像进行预处理,提高图像的质量,强化图像区域;接着采用一种基于二值图像灰度变化特征进行定位的方法,根据灰度的跳变搜索车牌区域,再利用车牌几何形状的特点对候选区进行筛选,得到车牌位置。实验证明,该算法简单、高效、实用,定位速度快,对采集的图像数据库的实验效果较好,基本很少出现定位错误或切割掉有效边缘信息的情况。     

基于边缘统计和颜色特征的车牌综合自动定位方法

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用.车牌定位是车牌识别中的关键步骤.本文提出一种基于车牌字符边缘统计和颜色特征的综合定位方法,可以有效地解决背景复杂的彩色图像中车牌定位的问题.该方法分为竖直边缘检测、边缘统计分析、车牌候选区定位、候选区筛选、车牌倾斜矫正.通过对垂直边缘的统计分析将邻近的边缘点进行连接,结合车牌的位置、颜色等特征对连接形成的块状区域进行筛选,而后对得到的车牌区域加以校正,最终输出易于分割的车牌字符图像.该系统包括从图像采集,到车牌分类、车牌文字区别等完整过程,适应性强.通过一系列实际采样图像的试验结果证明,该方法准确率高、鲁棒性好,能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要.     

数字图像处理技术在车牌定位中的应用

文章研究数字图像处理与车牌定位技术在车牌自动识别中的应用,运用Matlab进行数字图像处理和定位算法运算及调试,解决车牌定位问题。车辆图像经过数字图像预处理之后,根据车牌区域边缘信息白点分布密集的特点,按一定的规则依次对目标区域进行水平和垂直定位,最终提取出车牌信息。文章的方法不仅针对车牌类型,背景颜色不同具有一定的通用性,还对不同的焦距具有一定的通用性。     

一种改进的车牌图像二值化及定位算法

就车牌图像中的光照和污损的复杂特征,对车牌预处理、边缘提取及二值化和车牌定位进行了一系列分析研究。通过设计一种边缘提取与二值化结合的预处理算法,利用提出改进的增加三角点的角点定位算法,设定优先级的四角点、三角点和对角点方法对车牌进行定位。经改进后的算法,能有效对车牌鉴别算法对搜索到的车牌区域进行鉴别,从而提高了车牌定位的准确率和速度。     

图像增强算法在车牌图像预处理中的研究与应用

雾天场景下摄像头采集到的车牌图像质量较低,在车牌识别系统中对图像预处理产生较大影响,从而造成车牌定位和识别效果较差。以雾天环境下实际采集的车牌图像为例,分别采用带色彩恢复的多尺度Retinex算法和暗原色先验去雾算法对实际图像增强进行仿真实验。实验结果表明,利用暗原色先验去雾算法对图像进行增强处理,能够提高图像的对比度,实现去雾效果,从而使车牌定位和车牌识别达到更好的效果。     

基于颜色的汽车牌照定位技术研究

汽车牌照定位是汽车牌照自动识别系统中第一个环节,定位的准确与否对系统起关键性的作用。结合我国汽车牌照的特点,对近几年来国内车辆牌照识别系统研究中出现的另一种新思路,即基于颜色的汽车牌照定位方法,进行了全面的综述,并从中得出一个重要发展趋势。     

基于Gabor变换和支持向量机的车牌字符识别算法

为了提高车牌字符识别率，将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别，算法首先采用Gabor变换和整体结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数，然后采用提取的特征训练SVM分类器，再应用SVM分类器分类和判别车牌字符。实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果，较强的鲁棒性，有较大的应用价值。     

基于DM6446的车牌定位快速算法实现与优化

该文采用基于边缘梯度的窗口搜索法进行车牌定位,然后在TI公司推出的Davinci系列DSP处理器TMS320DM6446上实现提出的车牌定位算法,并根据DSP处理器的特点进行算法优化.实验结果表明,经代码优化后,车牌定位所需时间从910.28ms减少到24.08ms,提高了近40倍,为实现车牌的实时自动识别提供了有利的...     

车牌定位算法的研究

通过比较多种车牌定位的方法,提出了一种基于车牌纹理及颜色特征的综合车牌定位方法.把车牌定位分为两步进行,首先对车牌进行初定位,然后再精确定位车牌区域.