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。     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

一种新的车牌定位方法及应用

针对现有车牌定位方法的局限性,提出了一种基于灰度图像求取卷积能量极值区域的车牌定位新方法。该方法充分利用车牌的纹理复杂、对比度鲜明、外型规则等特征构造车辆图像的能量图,然后通过选取能量区域定位车牌。其明显优点是,避免了常见方法中直接对图像进行二值化时阈值难以确定的问题。大量实验表明该方法计算简单,准确率高,鲁棒性好。最后说明了如何应用该方法进行车速测量。     

基于改进Sobel算子的车牌定位方法

车牌定位作为车牌识别系统中的一个重要环节,定位算法的好坏直接影响到识别的效果.本文针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出一种改进Sobel算子的车牌定位算法,首先对已经过预处理的车牌图像进行改进的Sobel运算.然后使用迭代求图像最佳分割阈值的算法二值化出前景,根据车牌区域纹理丰富的特点.采用水平梯度算子求得图像的水平投影图,再运用数学形态学的开闭运算进行车牌垂直定位,最终定位车牌位置.经过大量试验证明,该算法准确率高、定位速度快.具有较好的实用价值.     

基于免疫克隆选择优化的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节,针对传统方法用于车牌定位的种种缺陷和遗传算法过早收敛的确定,提出了一种基于免疫克隆选择的车牌定位算法。该方法将具体车牌特征与免疫克隆选择算法所具有的全局搜索特性、解的多样性和不易早熟等特点相融合,在大多数测试图像上取得了较满意的结果。仿真实验表明,该算法能自动搜索到车牌区域,且受图像质量变化的影响较小,具备良好的抗噪性。     

基于数学形态学的实用车牌定位算法及实现

由于车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,为了快速准确地得到车牌的准确位置,数学形态学具有速度快、方法简单等特点,使用数学形态学进行车牌的识别.通过预处理,采用最佳阈值分割的迭代算法进行车牌图像的二值化处理,然后主要利用数学形态学腐蚀运算进行车牌边缘检测,精确度高.结合车牌先验知识,利用连通区域法对车牌字符进行切分定位,通过大量实验,结果表明该算法具有一定的实用性.形态学边缘检测相对于边缘检测算子具有算法简单、速度快、定位准确和抗干扰能力强的优点.通过对不同车牌图像进行试验,算法具有较好的识别结果.     

车辆牌照检测关键算法研究

对车牌识别系统中的图像预处理和车牌定位等环节涉及到的关键技术、算法进行了分析、设计和改进,提出了一种简单高效的车牌检测算法。     

基于车牌颜色特征的改进车牌定位算法研究与实现

汽车牌照识别主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四大模块。本文对图像预处理和车牌定位两个模块进行了深入研究,并提出了相应的改进方法。本文提出了一种基于局部最优化思想的图像预处理方法。该方法是基于彩色图像的预处理方法,同时基于局部最优化的思想弥补了传统方法的劣势,能够更好地解决光照不均问题。车牌定位采用一种改进的"扫描线法",把颜色跳变视为特征点,算法根据车牌字符区域特征点密集的特点来定位车牌区域。     

基于车牌颜色特征的改进车牌定位算法研究与实现

汽车牌照识别主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四大模块。本文对图像预处理和车牌定位两个模块进行了深入研究,并提出了相应的改进方法。本文提出了一种基于局部最优化思想的图像预处理方法。该方法是基于彩色图像的预处理方法,同时基于局部最优化的思想弥补了传统方法的劣势,能够更好地解决光照不均问题。车牌定位采用一种改进的"扫描线法",把颜色跳变视为特征点,算法根据车牌字符区域特征点密集的特点来定位车牌区域。     

基于模糊边缘检测算法的车牌定位

车牌定位是自动车牌识别系统的一个关键步骤,车牌定位结果直接影响对车牌的最终识别效果。因此为了保证实际应用中车牌的识别准确率,文中提出了一种新的车牌定位算法,该算法利用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行车牌图像的边缘检测,得到整个原车牌图像的边缘图像,然后基于边缘图像的丰富的边缘信息设计一个高效、准确的车牌区域定位算法,检测出车牌区域。实验结果表明:算法定位速度较快、准确度较高,具有良好的应用前景。     

车牌定位方法的研究

车牌定位是车牌识别系统的重要组成部分。由于车牌颜色、大小、位置的不确定性以及环境因素的干扰,因此车牌很难准确地定位。研究了一种基于灰度跳变定位车牌区域的新方法,引入跳变点密度概念。对于预处理以后的车牌图像进行一阶差分运算,得到车牌图像的跳变点,利用阈值滤去部分跳变点,判断相邻跳变点之间的间距与跳变点密度的大小关系,同时根据车牌区域的特征完成车牌的初步定位。然后进行车牌的精确定位     

自适应遗传算法在车牌定位中的应用

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。由于传统的定位算法存在适应性差,鲁棒性不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法的车牌定位方法。先用最大类间方差法(OTSU)对车牌图像进行二值化,然后利用遗传算法对全图进行车牌特征匹配搜索,结合区域特征向量构造的适应度函数,最终找到车牌区域的最佳定位参量。测试结果表明,该算法适应性强,定位效果很好。     

多帧图像综合技术在车牌识别中的应用

本文针对车牌识别系统在车牌图像质量不高时识别准确率较低的问题,提出了一种多帧图像综合算法,来更全面地利用车牌图像中所含有的有用信息,以达到提高车牌识别准确率的目的。首先利用图像配准算法对从视频图像中抽取的几帧图像进行配准,然后利用像素值取大算法进行综合,最后得到一幅综合后的车牌图像。实验表明,经过该算法综合后的车牌图像比原图像更接近真实的车牌图像,能够更好地适用于车牌识别,从而提高车牌识别的准确率。     

车牌识别系统的设计与实现

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。     

基于纹理分析的精确车牌定位算法

在车牌识别（LPR）系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌图像的提取以及车牌字符图像的分割。介绍了一种基于车牌区域字符的纹理特征和统计规律的车牌定位方法。由于光照、复杂背景等因素都会对车牌定位产生不良影响,而利用车牌字符纹理丰富的特征寻找车牌区域就可以避开这些不良影响。这种算法不仅排除了光照、复杂背景等因素的影响,而且对于拍摄到车牌的大小、车牌在图像中的位置和倾斜角度没有太多限制。实验证明这种算法具有定位准、适应性强的特点。     

利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法

随着科技的发展，车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确，甚至分割错误。针对这些问题，该文提出了一种先分段，再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法，同时提出目标增强的预处理方法。大量实验表明，该算法较好地解决了以上问题，适用于各种质量的车牌图像，分割的准确率较高。     

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。