一种自适应车牌图像定位新方法

针对不同尺寸车牌图像的定位问题,提出了一种新的自适应车牌定位方法.该方法首先根据车牌区域的共性来提取图像的纵向边缘;然后由车牌区纵向纹理和边缘密度等特征,采用一系列步骤自适应去除干扰边缘来保留类车牌特征区域;最后通过横向形态学运箅使类车牌区闭合,以有效地克服以往形态学结构元素难以随车牌尺寸变化自适应选取的问题;同时提出了根据场景实际情况,选用灰度调整和颜色来判别模块的观点.通过实际场景中大量车牌样本的验证结果表明,该算法不仅准确率较高,而且自适应性良好,具有实用价值.     

基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法

针对现有车牌定位算法准确率不高、步骤多和速度慢等问题, 提出一种彩色图像车牌定位方法(License plate locating based on CNN color edge detection, LPLCCED). 首先利用细胞神经网络(Cell neural network, CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法, 将车牌的颜色对约束条件融合到边缘检测算法中, 本文专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围. 接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算法, 最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证. 该流程的各个环节都可以通过硬件实现, 为面向智能交通领域的实时车牌识别系统的前期车牌定位处理提供了依据.     

基于混合特征的多车牌定位算法

本文提出了一种基于混合特征的多车牌定位的新方法,先根据车牌图像的边缘特征,利用数学形态学的方法生成连通区域,搜索全图得到连通区域的最小外接矩形.然后利用我国车牌本身的几何特征和颜色特征进行判别,提取出车牌的候选区域并判别出车牌的颜色.交通图像处理实验证明该方法具有限制条件少,速度快和准确率高的优点,并可进行多车牌定位.     

复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法，提取车牌灰度图像边缘，实验结果显示该算法检测边缘的速度快，车牌区域轮廓清晰，采用投影法确定车牌区域，用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正，通过字符分割算法对车牌字符进行切割，有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验，结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割，具有较好的鲁棒性。     

一种基于纹理特征抽取的车牌定位预处理方法

研究了车牌区域的字符和边线纹理特征,改进了传统的Sobel算子,以求更好地提取车牌区域的45°,135°方向的边缘纹理;同时设计了两种模式滤波器,以滤除不具备车牌纹理特征的噪声纹理。实验结果表明,该预处理方法很好地突出了车牌区域的纹理特征,有利于快速、准确地定位出车牌所在的区域。     

利用综合特征的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一.提出利用结构特征、纹理特征和颜色特征的车牌定位新方法.首先,利用顶帽变换抑制背景;其次,进行垂直边缘检测和形态滤波,通过结构特征进行车牌粗定位;再次,对候选区域的垂直投影应用一维小波分解滤噪,然后重构垂直投影,计算纹理统计量并构造纹理特征向量,应用BP神经网络识别车牌的字符纹理进行车牌的再定位;最后,对候选区域进行基于边缘颜色对的彩色边缘检测,根据其水平投影值进行车牌的精定位.对各种条件下拍摄的314幅含有车牌的车辆图像应用本算法,定位准确率达到98.7%.     

基于扩展数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。边缘检测是常用的车牌定位方法,边缘检测的质量决定了车牌图像的最终定位结果。一般人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘检测带来了困难。根据数学形态学原理与方法,提出一种扩展数学形态学车牌图像边缘检测算子,并结合水平和垂直投影进行车牌定位。实验结果表明,该算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。     

多特征融合的车牌定位算法

针对使用单一特征在复杂场景下车牌定位效果不佳的问题,提出了一种融合了边缘、颜色、纹理等多种特征的车牌定位算法。该算法将定位过程分为假设生成和假设检验两个阶段:在假设生成阶段,使用特征点检测、形态学作为主要技术手段,利用车牌的字符纹理和颜色特征生成候选车牌;在假设检验阶段,使用灰度投影作为技术手段,利用车牌结构的固有特征验证候选并实现定位。实验结果表明:在包含实际场景的车牌图像库中,定位成功率可以达到96.6%,精确度可以达到95.4%,验证了多特征融合算法的合理性和有效性。     

基于边缘颜色点对分布特征的车牌定位算法

提出了一种基于边缘颜色点对及其分布特征的车牌定位新方法。首先利用车牌区域背景与字符具有固定颜色搭配的特征以及边缘颜色点对的距离约束条件,对汽车图像进行多次滤波,完成对车牌字符边缘颜色点对的充分突出;然后根据边缘颜色点对分布的统计特征实现车牌的快速定位。实验结果表明,该算法是一种快速、有效的定位方法。     

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。     

基于边缘颜色信息的车牌定位算法

车辆牌照的自动识别是智能交通系统中的一项重要技术,而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点之一.提出了一种基于边缘颜色点对与扫描线相结合的车牌定位方法.首先进行彩色边缘检测,然后以每一边缘点为中心,垂直于边缘方向取一条线段,在线段内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色,若是,则保留为候选车牌边缘点;通过扫描线搜索定位并分割出车牌区域.方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性.实验结果表明,算法能够实现车牌的快速精确定位.     

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。     

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．首先进行彩色边缘检测，然后以每一边缘点为中心，垂直于边缘方向取一线形窗口，在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色，若是，则保留为候选车牌边缘点；然后进行形态滤波，剥离不符合车牌结构特征的区域，最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点，综合利用了车牌的结构特征和纹理特征，提高了车牌定位的可靠性．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法，定位准确率达到98．2％。     

融合边缘检测与HSV颜色特征的车牌定位技术*

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.车牌区域具有空间特征--边缘信息丰富,颜色空间信息--伴生与互补特性.若利用边缘特征丰富进行定位,受对比度及噪声影响较大;利用颜色信息受车身颜色及光照影响较大,误识率较高.针对这一特点,提出了一套融合灰度边缘检测与车牌区域特有的颜色特征,准确进行车牌定位的算法.对200幅各种情况下从交通卡口获取的实测彩色图像进行试验,准确定位率为99.5%.     

基于数学形态学及车牌综合特征的车牌定位算法

车牌定位是车牌识别系统中的关键步骤;利用车牌图像区域丰富的边缘信息以及车牌本身的特征,提出一种实用而有效的车牌定位方法;首先,将原始图像转换到灰度空间上,利用车牌丰富的图像边缘特征信息和数学形态学操作对图像进行粗定位;然后,根据车牌本身的特征量化5种不同的特征,通过贝叶斯分类器的训练,实现对车牌区域的精确定位;最后,通过实验对1500幅彩色图像进行测试,其有效率可达95.20%。     

基于特征显著性的多特征融合车牌定位算法

在分析已有车牌定位技术以及目标检测共有特性的基础上,提出了基于视觉显著性的特征选择方法.算法依据先验样本的统计学习,利用导致最小错误概率判决方法,得到目标的特征显著性分析.在车牌定位过程中,根据得到的特征显著性序列,依次赋予特征不同的权值,然后采用融合的方式得到所需要的车牌区域.实验结果表明,该算法提高了使用单一特征进行车牌定位的准确率.     

An Approach based on Connected Components Analysis for Vehicle License Plate Location

复杂背景中车牌定位技术,是车牌识别过程中的技术难点,提出了一种基于连通域分析的车牌定位方法.该方法通过边缘检测方法进行车牌粗定位,再对粗定位图像进行连通域标记,然后利用级联分类器筛选车牌字符连通域,最后结合车牌模板确定车牌位置.实验表明,该方法定位车牌的准确率高,能够适用于国内现行的多种规格民用汽车牌照的定位.     

基于分级边缘间距的实时车牌检测

提出一种在复杂环境下进行实时车牌定位的新方法。先根据车牌图像的边缘特征,利用多级边缘点距离生成连通区域,搜索全图得到连通域的最小外接矩形。然后利用车牌本身的拓扑特征和颜色特征进行判别,提取候选区域。与同类方法相比,该方法限制条件少、速度快、准确率高。对526幅各种环境下实际采样图像进行实验,定位成功率为98.3%,平均定位时间少于40m s。     

车牌识别系统

在机动车牌照牌识别系统的设计中，车牌区域的检测和牌照中字符的分割是进行字符识别前必须的两个步骤，实验证明，利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性，算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础，字符分割受车牌倾斜角度的影响较大，在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后，再进一步进行字符分割，具有较好的效果。     

基于四元数特定颜色对边缘检测的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的一个关键问题。提出了一种基于四元数特定颜色对边缘检测的车牌定位算法。首先将输入彩色图像用同色调全饱和度四元数形式表示;然后借助四对模板检测特定颜色对边缘,结合形态学膨胀运算提取潜在车牌区域;最后根据车牌形状约束条件定位车牌区域。该方法综合利用了车牌的颜色、边缘和形状特征,具有较好的鲁棒性。对各种情况拍摄的485幅车牌图像应用该算法,查全率达到96.8%,查准率超过93.2%。