车牌识别系统中关键技术的研究

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进。在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法;在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别。实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率。     

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。     

复杂车辆图像中的车牌快速形态定位算法

针对复杂环境下的车牌定位问题,提出了一种基于形态学的快速车牌定位方法。该方法先对车牌图像进行预处理和二值化,然后用形态学方法对二值化后的图像进行系列形态运算,将车牌图像分割为一个个独立的小区域,根据车牌特性去掉较小的区域,并对保留的连通域进行标记,最后用车牌形状特性进行车牌快速定位。实验结果表明,该方法定位效果好,速度快,适于应用对现实的车牌图像进行定位。     

基于车体对称及颜色聚类的车牌自动定位方法*

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个关键问题。提出了一种综合考虑车体对称特性以及采用颜色聚类的高效车牌定位算法。该算法首先对待分析图像所属的场景进行识别,自动将图像分类为白天场景类或夜晚场景类;然后针对不同场景图像使用不同的车牌定位方案进行处理。对夜间场景中的车牌采用二次定位法,而对白天场景中的车牌采用结合车体对称轴定位并考虑车牌区域文本特征的方法。实验结果显示,该方法对图像场景分类以及车牌定位的总体准确率都达到了95.7%。     

基于简化PCNN的车牌定位算法

为了提高车牌定位效率,提出一种混合简化脉冲耦合神经网络(PCNN)和快速连通域标记的车牌定位算法。基于简化PCNN进行图像增强,利用车牌字符的连通域特征、纹理特征和结构特征对增强后的二值图像进行过滤、筛选,得到图像中大致车牌区域,再对所得区域左边界起始的左扩展区域做垂直投影,确定车牌中汉字区域,从而定位车牌。实验结果表明,该算法性能优于其他车牌定位算法,其定位准确率为97.5%。     

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。     

基于数学形态学的车牌定位研究与实现

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节,定位的准确率是衡量系统性能的重要技术指标.针对预处理后的灰度图像,利用了数学形态学的腐浊、膨胀以及开、闭等运算,消除无用信息和噪音,然后计算出图像中连通区域的面积,并根据图像的实际情况确定面积阈值.研究并提出了基于形态学综合考虑车牌特征的算法.给出了从图像预处理到车牌定位的完整实现过程及结果.实验分析表明该算法克服了单一特征算法因不完备而引起识别率低的缺点,具有良好的定位效果.     

基于Tent映射CPSO和车牌纹理特征的车牌定位

针对现有车牌定位算法定位准确率不高和速度慢等问题,结合车牌纹理特征,提出了一种基于Tent映射混沌粒子群(CPSO)的车牌精确定位算法.首先用基于二维直方图区域斜分的OTSU方法对车牌图像做二值化处理;接着使用三组一维滤波器获取其二值纹理特征向量.然后利用基于Tent映射CPSO快速准确的全局搜索能力,结合二值纹理特征向量构造适应度函数,并引入车牌纹理的一致性度量作为判决条件,找到车牌区域的最佳定位参量.最后,与基于遗传算法(GA)和基本粒子群算法(BPSO)的定位方法进行了比较.实验结果表明,该方法适应性强,定位效果较好,运行时间更短.     

基于扫描线和特征筛选的车牌定位快速算法

以对车牌识别准确率影响最大的车牌定位技术为重点,研究并提出一种基于扫描线和特征筛选的车牌定位算法,该算法先记录并分析二值图像中相邻水平扫描线上的跳变点信息,确定出候选车牌区域,再根据车牌特征筛选,最终确定车牌区域.对113幅不同车型的图像进行测试,结果表明,去噪处理对定位准确率有很大影响,当车牌倾斜角度小于5°、且经过去噪处理时,定位准确率超过90%,定位时间小于0.9s.     

一种复杂背景下的车牌快速定位算法

针对复杂环境下的车牌定位问题,提出一种基于提升小波与形态学相结合的快速定位方法。该方法首先对车辆图像进行预处理,包括图像灰度化,利用新的提升小波算法进行边缘检测以及二值化,然后对图像进行腐蚀、膨胀等一系列形态学处理,得到一些规则的连通区域,其次删除小连通区域,合并邻近区域,得到车牌的候选区域,最后采用可信度评价来度量候选区和车牌区的相似度确定车牌位置,最终实现车牌的快速定位。计算机仿真结果表明,对于背景复杂的车辆图像,该方法运行速度快,车牌定位准确率高。     

基于灰度跳变的车牌定位算法及其实现

研究车牌识别定位算法问题。传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度的不高等问题。为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出了一种基于图像灰度跳变特性的车辆牌照定位算法。主要给出了粗定位和细定位两种定位算法,并用VC++设计实现定位算法。通过实验对实际交通中多幅车牌图像进行处理,对不同的车牌图像进行定位。实验结果表明,新算法能够对车牌图像进行高精度定位,并且具有较强的鲁棒性,为车牌字符的识别与分割奠定了一定的基础。     

基于图像纹理特征提取的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,为了能在不同条件下准确、快速的定位车牌位置,提出了一种根据车牌区域的边框特征以及牌照区域二值化后车牌内部的纹理特征灰度变化频率来定位车牌的算法。实验证明这种算法具有定位准、适应性强的特点,符合实时性的需要。     

一种基于连通域和跳变的车牌定位方法

在车牌识别系统的实现过程中,车牌定位是最基础的一步。本文介绍一种基于连通域和灰度跳变的车牌定位方法。该算法首先对灰度化后的车牌图像进行“阴阳牌”的判定,对判定后的“阴阳牌”和普通牌分别进行处理;根据灰度跳变特征对车牌重新进行更细致的行定位以及列定位,得到完整车牌。实验表明这种车牌定位算法具有定位准确、光照干扰小的特点。     

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。     

基于颜色相似度的车牌定位算法

针对车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,提出了一种新的车牌快速定位方法。该方法是在HSV模式下进行的,首先在颜色空间下,对车身的每一行颜色进行相似度的计算,再将相似度大于阈值的颜色去除,然后进行水平与垂直投影,同时利用车牌位置、长宽比例信息,精确地定位出车牌。这种方法对不同光照条件下,不同颜色的车辆,不同颜色的车牌均具有良好的适应性。实验表明该方法定位准确,运算速度快,能满足实时性要求。     

一种蓝底车牌的快速定位技术

车牌定位是汽车车牌识别的一个重要的环节,在研究汽车车牌定位的过程中,发现了一种可以快速定位汽车车牌的新技术。针对蓝底车牌不反射蓝色光的特点,提出了一种基于彩色图像蓝色通道进行车牌定位的算法,算法首先根据蓝色通道数值过滤其它通道的颜色,使用几何形态检测技术对过滤后的图斑依次进行检测,最后剩余的区域极为车牌区域。实验证明该方法能够快速的查找到图像中车牌的位置,法计算量小,速度快。适合在实时性要求高的场合使用。     

一种精确高效车牌定位算法

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技术之一。本文提出一种精确高效的车牌字符定位算法,该算法采用差分来描述灰度变化进行初步定位,并对不同类型的车牌使用不同的二值化处理方法。实验表明,该算法快速有效。     

超分辨率重建在车牌定位中的应用

针对车牌识别系统中由于采集图像分辨率低而造成的车牌定位效果较差这一问题,提出了一种基于凸集投影(POCS)的车牌定位超分辨算法,该方法能够提高图像的分辨率,保留原始图像的细节信息,准确地定位出车牌区域,为接下来的车牌识别提供了有力保障.     

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.