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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 968 毫秒

1.  基于纹理特征和颜色匹配的车牌定位方法  
   黄艳国  赵书玲  许伦辉《微电子学与计算机》,2011年第28卷第9期
   在分析车牌定位现有算法的基础上,根据车牌的特点,提出一种新的综合利用车牌纹理特征和边缘颜色对的车牌定位方法.首先根据车牌的纹理特征和结构特点进行粗定位,确定车牌的候选区域,然后对候选车牌区域进行边缘颜色对的检测,根据车牌背景与字符有固定颜色搭配的特点,确定车牌区域.实验结果表明,该算法能有效地对车牌进行定位,提高了车牌定位的可靠性.    

2.  基于数学形态法和主成分分析法的车牌定位  被引次数:1
   张宇  黄险峰《计算机与数字工程》,2009年第37卷第4期
   作为车牌识别的首要和关键技术,车牌定位的结果直接决定了识别的成败。新的方法充分利用车牌图像的位置、形状、纹理、颜色等特征,结合数学形态法进行车牌定位,并以主成分分析法进行车牌倾斜校正。试验结果表明,新的方法能够快速而准确得定位车牌。    

3.  一种基于纹理模式的汽车牌照定位方法  被引次数:7
   贾小军  王晓燕  喻擎苍《微计算机信息》,2006年第22卷第10期
   针对车牌区域内字符串具有丰富的纹理特征,采用纹理模式分析方法,充分利用这些纹理特征,突出车牌区域,削弱伪车牌区域。提出了一种基于纹理模式的车牌定位方法。试验结果表明,此方法能较准确地定位车牌,便于进一步的车牌字符分割。    

4.  基于边缘颜色对的车牌定位新方法  被引次数:46
   李文举  梁德群  张旗  樊鑫《计算机学报》,2004年第27卷第2期
   车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题.该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法.首先进行彩色边缘检测,然后以每一边缘点为中心,垂直于边缘方向取一线形窗口,在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色,若是,则保留为候选车牌边缘点;然后进行形态滤波,剥离不符合车牌结构特征的区域,最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域.该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性.对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法,定位准确率达到98.2%。    

5.  一种复杂背景下车牌定位算法  
   赵大伟  陈刚《信息技术》,2012年第10期
   车牌定位是车牌识别技术的第一步,车牌定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。通过对现有的车牌定位方法进行研究,提出了一种复杂背景下的车牌定位算法,即利用车牌先验知识和灰度跳变结合来确定车牌位置,算法先对图像进行相应预处理,再结合纹理特征以及车牌区域的几何特征来粗定位车牌。粗定位时会得到对应的候选区域,如果候选区多于一个,就结合候选区的纹理特征和几何特征,利用算法来判断候选区是否是真实车牌区域;如果候选区只有一个,该候选区即是真实车牌,直接输出结果。实验结果表明,这种方法对复杂背景下的车牌定位比较准确,对噪音的抗干扰性强,定位速度快,符合实时性的要求。    

6.  基于纹理特征和垂直投影的车牌定位算法研究  
   齐永奇  王文凡  赵岩  赵耀《现代电子技术》,2007年第30卷第17期
   车牌定位是车牌识别中的关键步骤。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确定位车牌位置,提出了一种基于车牌纹理特征和垂直投影的车牌定位方法。该方法先根据车牌区域的纹理特性确定出多个水平候选区域,再利用车牌区域垂直投影的统计规律对候选区域进行筛选,并确定出车牌左右边界。实验结果表明,该方法定位速度快、准确率高,具有较好的实用性。    

7.  基于纹理和颜色的模糊车牌的增强与定位  被引次数:1
   李学斌  孙炫超《微计算机信息》,2009年第25卷第9期
   针对汽车牌照自动识别系统中图像效果差的问题,本文提出了一种基于盲解卷积的增强算法,并给出了一种纹理和颜色分析相结合的车牌定位方法.该方法利用车牌字符具有明显竖直纹理的特征,经边缘检测获取垂直边缘图,结合形态学及车牌固有特征,确定疑似牌照区域;同时在HSV颜色空间进行颜色分割,提取出满足车牌颜色特性的区域.实验结果表明,在车牌图像失真的情况下,该方法能够快速有效地实现图像恢复和车牌定位.    

8.  一种基于彩色纹理特征的车牌定位方法  
   王明华《佳木斯工学院学报》,2014年第1期
   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.    

9.  基于Log算子边缘检测的车牌定位方法  被引次数:1
   周泽华  胡学友  谭敏《自动化与仪器仪表》,2009年第2期
   车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术之一,提出一种基于Log算子边缘检测的车牌精定位方法。首先对彩色车辆图片在多颜色空间内进行色彩分割去除大量的背景干扰信息,然后利用分块的思想实现车牌的粗定位,大大缩小车牌的搜索区域,最后对粗定位图用Log算子检测边缘突出车牌的纹理特征再结合投影的方一法准确定位出车牌。通过对静态车牌图像定位仿真实验和分析表明,该方法对于车牌定位准确率较高。    

10.  基于多尺度小波边缘检测的车牌定位研究  
   张吉斌《电视技术》,2013年第37卷第7期
   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.    

11.  基于边缘检测和形态学的车牌定位算法  
   廖晓姣  李英《现代电子技术》,2011年第34卷第10期
   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。    

12.  利用综合特征的车牌定位方法  
   李文举  韦丽华  王洪东  朱正强《小型微型计算机系统》,2011年第32卷第8期
   车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一.提出利用结构特征、纹理特征和颜色特征的车牌定位新方法.首先,利用顶帽变换抑制背景;其次,进行垂直边缘检测和形态滤波,通过结构特征进行车牌粗定位;再次,对候选区域的垂直投影应用一维小波分解滤噪,然后重构垂直投影,计算纹理统计量并构造纹理特征向量,应用BP神经网络识别车牌的字符纹理进行车牌的再定位;最后,对候选区域进行基于边缘颜色对的彩色边缘检测,根据其水平投影值进行车牌的精定位.对各种条件下拍摄的314幅含有车牌的车辆图像应用本算法,定位准确率达到98.7%.    

13.  一种基于形状和纹理特征的车牌定位方法  被引次数:3
   杨俊  戚飞虎《计算机工程》,2006年第32卷第2期
   根据车牌几何形状和字符纹理的特点,提出了一种基于区域操作的车牌图像定位方法,该方法充分利用车牌形状和纹理特征来制定策略,将车牌定位简化为对少数候选区域的遴选和组合,具有灵活高效的特点。同时由于区域信息不易受车牌大小、位置以及噪声的影响,因此该方法具有较强的通用性。    

14.  基于形态学梯度重建的车牌定位方法  
   曹岩《计算机工程与科学》,2015年第37卷第7期
   准确定位车牌是车牌识别的重要基础.针对复杂环境下车牌图像容易受背景、光照等因素的影响而导致车牌定位精度较低的问题,提出了一种基于形态学梯度重建的车牌定位方法.该方法首先利用颜色信息确定车牌候选区域;然后利用矢量梯度算子获取候选区域中车牌图像的梯度,利用形态学梯度重建运算提取具有车牌特征的图像结构,同时抑制非车牌特征的图像结构;最后利用车牌固定的宽长比先验信息对矩形区域进行提取,最终得到准确的车牌定位结果.实验结果表明,提出的车牌定位方法能在复杂环境下快速、准确地定位车牌,且具有较高的鲁棒性和实时性.    

15.  基于混沌小生境粒子群和纹理特征的车牌定位  
   李澍《制造业自动化》,2012年第34卷第7期
   车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌识别系统的核心之一.针对传统的车牌定位算法适应性差,鲁棒性不强等问题,提出基于混沌小生境粒子群和纹理特征的车牌精确定位算法.研究了车牌区域的7种特征构成车牌的特征矢量,利用混沌变异小生境粒子群的快速准确的全局搜索能力,结合车牌的特征矢量构造粒子群的适应度函数,最终找到车牌区域的最佳定位参量.本文与基于遗传算法(GA)和基本粒子群算法(BPSO)的定位方法进行了比较.实验结果表明,本文方法适应性强,定位效果较好,运行时间较短.    

16.  基于小波变换的车辆牌照定位研究  
   卢衍伟  张金敏  王思明《计算机工程与设计》,2012年第33卷第4期
   车辆牌照的准确定位是智能交通中车辆牌照识别技术的关键,提出一种基于小波变换的车牌质心定位方法,该方法可以很好地解决复杂背景与光照下的车牌定位.经过小波分析的车牌图像利用数学形态学进行车牌特征提取,对特征提取后的车牌图像采用连通区域质心的方法对车牌进行定位,最终得到车牌的准确区域.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,是一种有效的车牌定位方法.    

17.  一种基于特征点的车牌识别改进算法  
   常学义  冯涛《上海第二工业大学学报》,2014年第1期
   车牌识别技术已经成为公路交通自动控制与管理(RTACM)以及智能运输系统(ITS)中的一个重要组成部分.提出一种基于特征点的车牌识别改进算法,利用车牌的纹理特征和形状特征定位车牌区域,采用垂直投影分割车牌字符,通过统计特征点进行字符识别.实验结果表明,该算法能显著提高由于拍摄角度引起的车牌图像中字符拉伸、变形等情况下的识别率,同时缩短了识别时间.    

18.  基于混合特征的车牌定位算法  被引次数:2
   赵兵  鲁敏  匡纲要  于慧颖《计算机工程与设计》,2007年第28卷第23期
   车牌定位技术是汽车牌照自动识别和智能交通系统的用车牌的颜色、纹理和结构几何等多维特征,实现车牌定位.该算法利用车牌的彩色信息进行彩色分割,实现车牌图像的二值化,而后提取边缘增强,在此基础上利用数学形态学方法去噪并去除车牌边框,并利用车牌纹理特征利用投影实现车牌的最终定位.该算法克服了单一特征信息不完备引起的车牌定位误差,实验表明该方法具有较好的车牌定位效果.    

19.  自然复杂环境中基于颜色的多车牌定位研究  被引次数:1
   任德华《中国图象图形学报》,2009年第14卷第12期
   为解决自然复杂环境中车牌的定位和识别问题,提出了一个结合车牌颜色特征、灰度特征、几何形状特征的通用车牌定位方法,并首先根据中国车牌的颜色特征,提出了一种基于距离的颜色分类方法,解决了颜色分类的基本难题;然后采用行扫描及线段分析的方法得到车牌底色所在的矩形区域;最后将可能的车牌区域统一转换成底色为黑色,字符颜色为白色的二值图像,再利用灰度特征进行验证,并分割出车牌区域.采用自然复杂环境中拍摄的图像对新方法进行验证的实验表明,与其他方法相比,新方法可在一定限度内自适应车牌的类型、大小、数量和方向,并对汽车在图像中的位置以及图像背景的限制较少,是一种适用性较强的方法.    

20.  基于纹理及小波分析的车牌定位方法  被引次数:6
   黄 卫  路小波  余彦翔  凌小静《中国工程科学》,2004年第6卷第3期
   提出了一种基于纹理和小波分析的车牌定位方法。针对图像背景复杂,且车牌所占比例较小的特点,提出了一种确定基元分类阈值的二值化方法;根据车牌字符分布规律,提出了二值纹理基元分析方法,提取车牌候选区域;基于小波分析提取车牌区域竖笔画特征,采用隶属度定量表征车牌竖笔画特征、位置特征及形状特征,给出综合这些特征、从候选区域提取车牌区域的方法。测试结果表明,该方法正确定位率超过96%    

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