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。     

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．     

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。     

区域分裂合并法在图像分割中的应用

图像分割是信息处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题,也是计算机视觉技术中的关键步骤,本文介绍了区域分割中的区域分裂合并法,并用VC++6.0实现整个分割过程。     

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.     

基于字符综合特征的车牌字符分割算法

字符分割技术是车牌识别系统的关键技术之一。字符分割最主要的问题是字符粘连及车牌边框的影响。鉴于车牌字符具有布局规整,字符个数确定,字符大小一致、宽高存在规律等特征,文章提出一种将投影和字符间距相结合的基于字符综合特征的字符分割算法。实验证明该算法那对分割粘连字符具有较好效果。     

MATLAB在车辆牌照识别中的应用

本文运用MATLAB对车辆牌照识别中的牌照定位、字符分割技术加以讨论。通过对一定数量的图像进行处理，表明MATLAB在这方面的运用是非常有效和成功的。     

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。     

车牌字符分割中区域生长数据的研究

在基于区域生长的车牌字符分割算法中,区域生长数据需要进行复杂的修正才能更为精确地定位出车牌字符。本文在区域生长算法的基础上对区域生长数据进行了分类定义,提出了基于方差递归的字符宽度和高度估算方法,并以此为依据对区域生长数据进行补足和修正;提出了基于区域生长数据的水平倾斜矫正方法。实验结果表明,本文提出的方法具有较好的性能。     

车牌字符分割新方法

根据车牌字符的排列规律和字符的几何特征,本文提出了一种基于第三字符定位的车牌字符分割方法。首先．该方法在车牌定位图像上定位出车牌的第三字符,再进行字符区域的分裂和合并,针对字符缺损情况,进行了字符区域扩展,而且对字符区域高度进行了调整,最终实现了车牌字符的精确分割。     

质量退化的车牌字符分割方法

提出一种车牌字符分割方法．首先,进行光照不均校正、对比度增强和倾斜校正;其次,对字符外轮廓垂直距离采用尺度自适应三次B样条小波变换进行字符的粗分割;最后,应用基于目标占有率模板匹配的字符识别反馈进行字符的精分割．实验结果表明,文中方法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能．     

一种车牌字符分割算法的设计与实现

车辆牌照自动识别系统在桥梁、路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域有着广泛的应用。本文通过对系统中牌照字符分割技术的研究,在梯度锐化和去除离散杂点噪声的基础上,提出一种逐行逐列扫描的简单分割方法,并将其应用于牌照图像的字符快速分割,准确率得到显著提高。     

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。     

车牌识别中先验知识的嵌入及字符分割方法

针对车牌字符分割过程中先验知识嵌入困难,分割过程对于前期车牌定位依赖较强的问题,提出了一种新的先验知识嵌入方法及其对应的字符分割算法。给定一种类型的车牌,利用字符的可能排列方式定义马尔可夫链中的状态,可以将车牌字符分割转化为一组马尔可夫链的前向识别过程。结合连通分量提取及垂直投影分割算法,可以有效地获取车牌的最优分割结果及其置信度。在实际应用中,该算法不依赖于前期的精确定位,对粗定位后的图像即可进行快速有效地分割。该方法统一了不同类型车牌的先验知识嵌入方法,降低了编码复杂度。在中国车牌及马来西亚车牌上的实验结果均证明,该方法有效地提高了车牌字符分割的性能。     

基于聚类分析的车牌字符分割方法

文章提出了一种基于聚类分析分割车牌字符的方法。即按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则,再结合牌照的先验知识,较好解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分问题。     

基于小波变换和反馈的车牌字符分割

提出一种基于小波变换和反馈的车牌字符分割算法.首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割.第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈.在字符识别反馈中,对字符区域图像的垂直投影进行小波变换,利用其低频系数重构垂直投影;最后根据纹理特征进行字...     

基于投影特征值的车牌字符分割算法*

在车牌先验知识的基础上提出了一种基于垂直投影特征值的分割方法。大量实验表明,该算法能够快速找到字符之间的最优分割点,并自动去除车牌垂直边框和其他噪声点的干扰,适用于各种质量的车牌图像,分割准确率较高。     

一种新的面向字符分割的车牌图像预处理方法

首先进行图像增强以滤除噪声、校正不均匀光照,增强对比度,然后分析了车牌的倾斜模式,提出了一种新的车牌倾斜校正方法。该方法采用水平和垂直边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度并通过垂直边缘检测进行上下位置精定位,对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正。实验结果表明,该方法简单实用,对光照不均、低对比度、污迹及倾斜等退化图像具有很好的鲁棒性。     

基于快速连通域标记的车牌字符分割

对车牌图像的二值图进行连通域提取可以解决倾斜带来的问题.提出了一种基于快速连通域标记的字符分割方法.先用改进的Otsu法对车牌图像进行二值化分割,之后基于快速连通域标记算法进行连通域标记,最后对各个连通域进行后续处理提取出全部车牌字符连通域.实验表明,改进的快速连通域标记算法克服了倾斜问题,而且有效地提高了连通域提取的速度,获得较好的字符分割的鲁棒性和实时性.