基于车牌识别的图像提取及分割技术分析

现阶段在实现车牌识别系统的阶段,较主要的成分是分割车牌字符图像技术以及提取车牌图像技术。在本文中具体阐述了一种适合应用在实际提取与分割的技术流程。实验具体在内存64M,Pentium的环境中,从输入图像一直到对结果的识别,所应用的平均时间大约0.6秒,充分地证实了该方法的有效性。     

基于车牌识别的图像提取及分割技术分析

现阶段在实现车牌识别系统的阶段,较主要的成分是分割车牌字符图像技术以及提取车牌图像技术。在本文中具体阐述了一种适合应用在实际提取与分割的技术流程。实验具体在内存64M,Pentium的环境中,从输入图像一直到对结果的识别,所应用的平均时间大约0.6秒,充分地证实了该方法的有效性。     

一种基于字符分割与字符识别的LPR方法

对车牌识别(LPR)系统中字符分割与字符识别方法进行探讨.根据车牌字符的特点,首先利用投影法采用水平扫描和垂直扫描进行字符分割,接着对字符图像进行归一化处理,实现对字符的完全分割.在此基础上,利用BP神经网络识别算法实现车牌字符的识别,从而提高系统的识别速度和识别率.数字仿真的识别结果验证了该方法的正确性和有效性.     

基于边缘检测的车牌图像分割技术

详述了用黑白图像处理方法对彩色车牌进行分割处理的过程,介绍了边缘检测理论以及迭代求分割阈值算法,并用于车牌的识别检测中,有效地分割目标和背景,实现了车牌的准确定化．     

一种改进的车牌图像二值化方法

讨论了图像阈值分割方法，提出了改进的Bernsen图像分割方法，并用VC＋＋进行了仿真，该方法能够有效实现文本图像的分割，可以有效避免字符的伪影以及断裂，适合汽车牌照图像二值化。     

基于改进遗传算法的车牌图像分割

为了解决简单遗传算法存在的早熟、收敛到全局最优解难问题,提出了适应度标定公式,提高选择压力;定义相似度概念,保留相似性差的个体,剔除相似性个体.在不增加群体规模的前提下,增加了群体的多样性.改进遗传算法能够避免简单遗传算法所存在的问题.为了解决车牌图像识别率低问题,提出基于改进遗传算法的车牌图像分割方法,进行车牌图像识别.实验证明利用此方法进行车牌图像识别效果较好.     

基于灰度图像的车牌字符提取算法研究

本文提出了一种基于灰度图像的车牌字符提取算法,该算法利用Canny算子提取车牌灰度图像中的字符。车牌字符提取后,采用迭代分割法求出最佳阈值对图像进行阈值化处理,结合形态学方法填充字符中的空隙。在VisualC＋＋6.0编程环境下进行了算法实现,实验结果表明,与传统的字符提取算法相比,该算法不仅具有较强的字符提取能力,明显降低噪声对检测结果的影响,而且字符边缘的连接较好,为后期车牌字符的识别提供了技术基础。     

复杂背景下彩色图像车牌提取与字符分割技术

车牌图像分割是车辆牌照自动识别系统的关键部分，本文提出和提取了车牌标准模式的多种重要特征，综合利用数学形态学运算、连通域形状测量和彩色图像分析，有效地解决了复杂背景下提取车牌的问题，并实现了牌照的倾斜校正和边框线与铆钉去除，最后分离出牌照的各个字符、实验表明该技术方案在实时性，鲁棒性和正确率都达到实用技术指标。     

一种识别汽车牌照的字符分割技术

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题。字符分割是牌照识别中的关键环节,本文提出了采用基于直方图均衡化和密度分布的分割技术,实现了汽车牌照的字符分割,分割效率高、速度快,该技术有着广阔的应用前景。     

利用形态特征的汽车车牌图像分割方法

由于光照条件的不同，采集到的汽车图像背景复杂，车牌部分灰度变化不均，因此很难找到一种通用的汽车车牌分割方法．提出一种基于形态特征的汽车车牌图像分割方法．实验证明，该方法具有很强的抗干扰能力，算法简单、速度快，能有效地从复杂背景中将车牌字符分割出来．     

基于图像处理的车牌识别研究

针对智能交通管理系统中的车牌识别问题,提出应用图像处理技术对汽车的牌照进行识别。车牌定位（LPL,License Plate Location）、车牌分割（LPS,License Plate Segmentation）、车牌识别（LPR,License Plate Recognition）是实现车牌识别系统的最主要的三个部分。先采用HSV模型和RGB模型识别与分割彩色图像,并初步定位车牌图像;再采用radon变换实现车牌的倾斜校正,用投影法对车牌进行定位和分割;最后通过语音读出识别到的车牌信息。通过MATLAB编程进行实验仿真,结果表明利用图像处理技术能够快速地识别出汽车牌照,是一种研究车牌识别的有效方法。     

车牌提取与识别系统的研究与设计

针对现有的车牌识别方法的缺陷,改进了车牌识别系统中的多项关键技术;采用了基于图像二维能量与HSI彩色空间相结合的方法进行车牌定位与提取,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进;在识别过程中,引人了特征提取与多级BP神经网络相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用第二级神经网络进行精细识别;通过上述改进,提高了系统的整体性能;实验表明,这些关键技术的改进可以大大提高车牌识别系统的准确率与鲁棒性.     

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性.     

车牌识别系统研究与实现

车牌识别(LPR)系统是智能交通系统中的重要组成部分,该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理,然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

字符分割前车牌图像的预处理

本文针对车牌图像的特点提出了一种针对字符分割的车牌图像预处理方法。该方法首先将定位出的彩色图片进行彩色图像的灰度化处理,再进行目标增强、二值化、去除铆钉干扰、倾斜校正,从而实现车牌的精确定位,为字符分割做好准备。实验结果表明,该方法处理效果好,对光照不均、对比度低、污迹及倾斜度较大的车牌图像具有很好的鲁棒性。     

基于DSP的车牌识别系统研究

介绍了一种基于TMS320DM6437硬件平台,运用数字图像处理的知识来实现汽车车牌的自动识别功能。对目前使用的车牌预处理、车牌定位技术与字符分割等算法进行了实验分析。     

一种完整的汽车牌照识别算法

以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用牌照纹理特征和投影特征的基础上,运用灰度变换、边缘检测、形态学处理、Hough变换、二值化处理等多种图像处理方法,分牌照定位、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,在处理过程中考虑并解决了现实拍摄的图像中可能存在的噪声污染、牌照倾斜、牌照颜色多样化、光照不均等不利条件;整个识别过程在VC++环境下编程实现,经对多幅图片的处理实验表明,该系统运算速度快,识别率高。     

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。     

一种基于纹理的快速车辆牌照分割方法

主要针对车辆牌照自动识别系统中的一个重要功能块——车牌分割，提出了一种基于车牌字符串纹理特性的车牌快速定位方法。试验结果表明，此方法快速地搜索车牌并准确定位，便于下一步的字符分割和识别。