基于边缘颜色信息的车牌定位算法

车辆牌照的自动识别是智能交通系统中的一项重要技术,而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点之一.提出了一种基于边缘颜色点对与扫描线相结合的车牌定位方法.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条线段,在线段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;通过扫描线搜索定位并分割出车牌区域.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.实验结果表明,算法能够实现车牌的快速精确定位.     

利用综合特征的车牌定位方法

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%.     

复杂背景图像中的车牌定位算法

针对复杂背景中的车牌定位问题提出了一种新的算法,将定位过程分解为确定候选车牌区域和剔除伪区域两个部分。首先在图像的二值垂直边缘图中,利用车牌区域的边缘信息及车牌的纹理特征进行车牌候选区域的确定,在降低算法复杂度的同时提高了定位精确性。然后,利用滑动的条带窗口对候选区域二值化图像进行连通块提取,结合车牌句法特征对该区域进行评判筛选,有效地解决了复杂背景及模糊图像中车牌定位精度不高的问题。此外,定位过程中的评判结果为后续的字符分割提供了重要的先验信息。实验证明该方法定位速度快,定位正确率高,对于背景纹理复杂及模糊图像的车牌定位具有很强的抗干扰性能。     

基于边缘颜色点对分布特征的车牌定位算法

提出了一种基于边缘颜色点对及其分布特征的车牌定位新方法。首先利用车牌区域背景与字符具有固定颜色搭配的特征以及边缘颜色点对的距离约束条件,对汽车图像进行多次滤波,完成对车牌字符边缘颜色点对的充分突出;然后根据边缘颜色点对分布的统计特征实现车牌的快速定位。实验结果表明,该算法是一种快速、有效的定位方法。     

基于车牌色彩变化特征的车牌定位方法*

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于车牌色彩变化特征的车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像转换到HSV彩色空间中进行颜色识别,分割出车牌底色及字符颜色相对应的颜色区域,同时通过边缘提取、二值化处理、与运算找到对应颜色边缘特征点,最后经纹理分析来定位车牌。     

一种基于机器学习的车牌识别系统的设计

以车牌识别的实用性为目的,设计一种鲁棒的车牌识别系统。首先提出了Sobel-Color算法,以Sobel边缘和颜色两种特征进行车牌定位,并结合MSER算法,设计了一种可靠的车牌定位方法来获取候选车牌区域,然后采用SVM算法对候选车牌区域进行车牌判断;最后根据车牌特征设计了一种车牌字符分割算法,能正确分割车牌的各个字符,并有效地去除车牌边缘部分的虚假字符,又根据分割出的车牌字符特征对LeNet-5深度网络模型进行改进,然后采用改进的LeNet-5网络对车牌字符进行识别。对设计的车牌识别系统进行了正常条件测试、恶劣条件测试以及效率测试等实验,实验结果表明设计的车牌定位和车牌判断方法具有较高的可靠性,车牌字符识别具有较高的准确率,因而设计的车牌识别系统具有较好的鲁棒性和实用性。     

多特征融合的车牌定位算法

针对使用单一特征在复杂场景下车牌定位效果不佳的问题,提出了一种融合了边缘、颜色、纹理等多种特征的车牌定位算法。该算法将定位过程分为假设生成和假设检验两个阶段:在假设生成阶段,使用特征点检测、形态学作为主要技术手段,利用车牌的字符纹理和颜色特征生成候选车牌;在假设检验阶段,使用灰度投影作为技术手段,利用车牌结构的固有特征验证候选并实现定位。实验结果表明:在包含实际场景的车牌图像库中,定位成功率可以达到96.6%,精确度可以达到95.4%,验证了多特征融合算法的合理性和有效性。     

一种复杂背景下的汽车牌照快速定位算法

提出了一种基于边缘检测、数学形态学和颜色特征相结合的复杂背景下的快速车牌定位算法。首先,利用车牌区域具有较丰富的垂直边缘信息得到包含车牌区域在内的若干候选区域,然后利用车牌自身的三个结构特征从若干候选区域中提取车牌区域。仿真实验结果表明,该算法的准确率达到了91.2%。     

基于纹理和颜色的模糊车牌的增强与定位

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.     

基于边缘分析和颜色统计的车牌精确定位新方法*

针对车牌的边界定位不准确和伪车牌较多的问题,提出了一种边缘分析和颜色统计相结合的车牌精确定位的新框架。该框架主要分为预处理、粗定位、精确定位和伪车牌排除四个模块。对图像作边缘检测和二值化等预处理,用投影法粗定位出候选区域,利用候选区域及其周围的边缘和颜色的信息实现车牌的精确定位。对于定位结果有多个候选区域的情况,对候选区域进行排序,再将排序结果按顺序传入字符分割模块,从而有效排除非车牌区域的影响。实验结果表明,该方法精确度和准确率高、实时性强,适用于不同的应用场合。     

复杂背景下的混合特征车牌定位方法

针对各种复杂背景的车牌定位问题,提出一种复杂背景下基于车牌混合特征的车牌定位算法。首先对彩色图像进行预处理,并利用基于边缘检测方法进行二值化;然后结合横向数学形态学运算和车牌几何形状特征,提取出矩形车牌候选区域;最后根据车牌颜色特征在HIS空间下结合垂直和水平投影对车牌区域进行精确定位。实验表明,该算法适用于任意大小、位置和背景环境下的车牌定位,能有效解决仅仅依靠纹理信息或颜色信息车牌定位率低的问题,具有较强的鲁棒性。     

基于颜色和纹理分析的车牌定位方法

针对复杂背景的车牌定位问题，提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型，首先在颜色空间进行距离和相似度计算；然后对输入图象进行颜色分割，只有满足车牌颜色特性的区域，才进入下一步的处理；最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断，并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法，它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少，而且，综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求，因而定位效果更好，应用范围更广。     

基于颜色搭配与纹理特征的车牌定位方法

牌照定位是牌照识别系统中的关键技术。目前在多数牌照定位方法中考虑到了牌照的颜色和纹理特征,但对不同环境的适应性不强。为解决这方面的问题,首先从机动车牌照具有固定颜色搭配的特点出发构造颜色搭配掩模矩阵,并利用此掩模矩阵对原边缘检测图像进行条件约束,得到约束二值边缘图像;然后应用具有去噪能力的形态学结构元,形成牌照粗定位候选区域;最后依据牌照的纹理特征从候选区域中提取出真正的牌照。采用了BP神经网络获得强适应性的HSI空间牌照颜色识别方法,并且只在边缘点邻域内实现颜色空间转换运算,能极大地缩减定位周期。经实验表明,该方法能在复杂的环境和不同光照条件下快速地实现不同牌照的精确定位。     

车牌定位常见方法介绍与分析

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题,是近年来研究的热点。许多国内外学者研究发展了许多车牌定位算法,大体可分为基于纹理特征分析方法,基于边缘检测方法,基于数学形态学定位方法,基于小波分析方法以及基于彩色图像定位方法。本文对目前比较常见的几种车牌定位方法进行了简要的介绍,并对它们各自的优点、缺点进行了分析和比较。     

字符边缘颜色与逻辑在车牌定位中的应用研究

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于字符边缘颜色与逻辑的快速车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像,转换到HSV彩色空间中。根据像素点颜色进行二值化,得字符边缘颜色像素区,同时通过逻辑与,确定图像字符颜色边缘点,最后经纹理分析来定位车牌,解决了目前常用流行算法所不能处理的定位问题。     

基于混合特征的车牌定位算法

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.     

基于颜色对特征点主成分分析的车牌校正方法

为了在车牌的倾斜校正过程中减少车牌边框和噪声干扰的影响,并简化计算过程,提出了一种基于颜色对特征点主成分分析(PCA)的车牌水平校正方法。该方法根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特点,首先在原始车牌图像中提取颜色对特征点,并将所有颜色对特征点视为待分析的样本;然后构建这些样本特征点的2维散布矩阵,并通过主成分分析求出其主成分方向,该主成分方向就是车牌的水平倾斜方向;最后再进行相应的旋转,即可获得校正后图像。由于这种方法将车牌的颜色信息和边缘信息融合后共同使用于车牌的校正过程,同时将搜索图像倾斜角度转换为2维实对称矩阵进行计算,从而简化了计算。通过编程对实际车牌图像进行的实验结果证明,该方法对于边框不清或含有噪声干扰的图像仍然能取得较好的校正结果。     

一种基于数学形态学的汽车牌照提取算法

定位汽车牌照在车牌识别应用中是很关键的一步。作者提出一种基于数学形态学的新方法,以车牌宽度和高度,车牌字符高度及字间宽距等信息为依据来设计一种新的结构元,通过对汽车边缘图像进行形态学运算,能从图片中得到包含汽车牌照的侯选区域,最后基于汽车牌照纵宽比等固有特征,采用连通域体态分析,对包含车牌的多个侯选区域进行去伪,得到真正车牌区域。通过对大量汽车图片实验,验证了该方法的有效性。     

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．