汽车牌照的字符分割与识别

根据汽车牌照字符与背景的特点，提出了一种自适应的二值化方法，这种方法首先把图像分割成块，进而根据每小块中的前景的灰度更加接近小块中灰度最大值的特点，选取一个比较高的域值，然后根据原图像的灰度值对得到的图像进行区域增长，最后得到的二值图像既可以完整再现字符，同时可以消除背景中亮度较高的点；另外讨论了结合汽车牌照的几何尺寸的字符分割办法，详细阐述了横向穿越变化数和字符的横竖编码这两个新的特征的提取过程，最后给出了一种新的多级分类的规则，讨论了这种多级分类的实现算法，实验表明这是一种行之有效的分类方法。     

汽车牌照自动识别技术在刑事侦察中的应用

本文介绍了汽车牌照自动识别技术在刑事侦察中的应用前景和应用方式,并简要介绍了其性能和安装中需要注意的几个问题。     

汽车牌照识别技术的研究

汽车牌照识别系统在现代交通交通监控和管理中有着广阔的应用前景。本文首先介绍了汽车牌照识别系统,然后对其关键技术进行了论述,最后对汽车牌照识别技术存在的问题及发展的方向进行了讨论。     

汽车牌照定位与字符分割

基于数字图像处理和模式识别技术的汽车牌照自动识别技术是汽车牌照识别系统的关键技术。研究汽车牌照定位和字符分割技术,实现了汽车牌照图像的预处理、基于水平投影和垂直投影算法的汽车牌照定位和基于垂直投影特征值分割算法的汽车牌照字符分割。实验结果表明,该算法能有效快速定位汽车牌照和准确分割汽车牌照字符。     

汽车牌照自动识别系统

汽车牌照自动识别系统在智能交通系统（ITS）中占据重要地位，有着广阔的发展前景，本文介绍了汽车牌照识别系统，该系统包括了牌照的抓拍、牌照定位，识别等内容，最后给出了现场实验结果。     

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。     

边框受损牌照的方位确定与字符分割

许多车主用不锈钢圈包护牌照,导致牌照的边缘遮没,字符与包围圈粘连.图像中牌照的方位确定、字符分割遇到困难.对此,提出基于动态RGB阈值的背景与字符分割方法,并结合hough变换和字符位置排列特征,较好地解决了上述问题.     

汽车牌照识别技术研究

本文分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出了一种基于边缘检测和Hough变换的汽车牌照定位方法和基于图像投影的车牌字符分割方法。通过分析车牌号码中的字符图像特点,提出了基于字符图像几何形态和笔画结构的字母和数字识别方法,以及基于汉字结构知识的汉字识别方法,从而实现了汽车牌照的自动识别。     

牌照字符分割中的区域分裂与合并

利用牌照图象自身的特征,用基于轮廓投影的分裂算法及基于区域聚类的合并算法实现单个字符的分割,获得了较好的试验效果。     

一种利用颜色信息的车牌字符分割新算法

汽车牌照自动识别系统中由于拍摄得到的字符模糊经常造成分割效果不佳。通常采用的灰度处理方法也丢失了很多颜色信息。本文提出一种基于模糊神经网络的算法，充分利用车牌的颜色信息，根据车牌底色对不同分量进行加强，直接对彩色车牌进行字符分割。实验结果表明，该算法是有效的，尤其是对车牌上汉字的分割效果较以往算法有明显提高。     

一种低图像质量车辆牌照的字符分割方法

提出一种应用于车牌识别系统中车牌字符分割的方法,能够对由光照不均匀,车牌表面污损等原因造成的低图像质量的车牌进行有效字符分割。首先通过连通区域分析和车牌校正对车牌进行预处理,然后利用车牌固有的先验知识与间隙分析方法,实现整个车牌字符的精确分割,克服污损、边框和倾斜等干扰因素。通过在两组数据集上进行的实验结果表明,该算法具有很强的实用性与鲁棒性。     

复杂背景下的车辆牌照字符提取方法研究

针对复杂背景中字符难于提取的问题，提出了 一种通用的提取字符的方法．该方法很好地利用了字符固有的特性，先对图像进行基于变分 法的自适应二值化，再用一种快速区域标号算法求取连通域，然后对连通域进行处理，提取 出字符行，最后进行倾斜校正．实验结果表明，该方法简单可行，成功率达到了96%以上．     

车牌识别中二值化方法的研究

考虑到光照变化以及定位出的车牌周边环境和自身干扰等因素,提出了一种新的车牌二值化的方法,这种方法结合了高斯拉普拉斯算子法和迭代法.实验结果表明,此方法二值化效果好,对于有噪声干扰、非均匀光照的牌照图像有良好的适应性.     

基于评分模型的车牌字符识别方法

现如今摄像头的普遍应用,使运用于监控视频中的车牌识别算法越来越受到重视。从监控视频中切割出来的车牌字符图片往往具有低像素、模糊、字符混淆严重或者边缘凹凸不齐等缺陷,针对传统的车牌字符识别算法对于这种类型车牌字符的低识别率,提出一种基于评分模型的车牌字符识别算法。该算法是将字符图片分成若干个方格,全部格子根据白点的数目划分为不同的等级,标准字符模板也是如此划分等级。在识别匹配时,待识别字符图片与字符模板相对应的方格分别进行等级匹配,按照该算法中的评分模型打出相应的分数,有加分、减分或者给零分,最后将分数相加,匹配得出最高分的字符模板将是最终的识别结果。实验结果验证了该算法的有效性。     

自动化立体仓库中的一种货物识别新方法

本文提出了一种基于彩色物体信息熵和边缘直方图的识别方法，并将其应用到自动化立体 仓库的货物拣选系统和入、出库系统，以实现货物的自动识别．实验证明，利用该方法可以 取得较高的识别准确率，实时性强．     

一种改进的基于边缘特征提取BP网络车牌定位的新方法

以改进智能交通控制中的车牌定位性能为目的,提出一种基于改进的边缘特性提取和改进BP神经网络的车牌定位新方法.该方法通过改进的图像的边缘特征提取方法,将边缘特征送入改进的BP神经网络进行训练学习,实现车牌的粗定位;再利用车牌本身的几何特征实现车牌的准确定位.实验结果表明该方法定位精度高,并提高了信息的实时处理性.     

一种简单快速的多媒体视频序列中运动对象分割方法

为了提高视频分割的实时性和效果,针对低比特率多媒体应用的视频序列,提出了一种简单快速的运动对象分割方法。首先利用对称差分得到差分图像,然后再求出当前帧的梯度图像,二者相与得到连续的运动对象边界;再对其进行形态学处理及二次扫描,得到运动对象掩模;最后用原图像的灰度值填充该区域。实验证明,使用该方法得到了较好的分割效果并缩短了处理时间。     

一种基于MSER及CNN的车牌文字定位新方法

车牌定位是车辆信息识别中的关键和基础.为解决在复杂无约束场景下存在的车牌定位精度不高,噪点和干扰因素较强等问题,提出一种基于最大稳定极值区域和卷积神经网络的车牌精准定位新方法.利用最大稳定极值区域找出车辆图像中二值化参数较为稳定的子图像区域;根据车牌的先验知识,滤掉明显不符合车牌字符特征的子图像区域;对保留下的子图像进行相应的启发式搜索和卷积神经网络识别,找出确切的多个车牌字符位置;通过滑动窗口和卷积神经网络搜索到车牌的始末位置,从而在复杂自然环境下完整获得车辆的牌照区域.实验结果表明,该算法在各类复杂场景下受到的环境影响小,鲁棒性强,定位准确率高.     

一种基于边缘信息的车牌图像分割方法

为提高车牌预处理过程中字符与背景的分隔效果,提高识别准确率,从人类视觉分析的特点出发,首先根据车牌图像中汉字字符和字母数字不同的统计特性对最优的阶梯型边缘检测算法进行了改进;并提出了一种新的动态分割,区域处理的方法。实验表明本方法能够有效提取车牌字符特别是汉字中的较复杂的细节信息,保证了字符边缘的准确性以及内部联通区域的一致性,并对不同质量的车牌图像具有一定的普适性,为识别提供了良好的保证。