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相似文献
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1.
融合特征和先验知识的车牌字符图像检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种融合车牌字符切割后的二值字符图像的结构特征及对应的彩色小字符图像的颜色信息对车牌分割后的小字符图像进行真伪字符图像区分,以此达到检测字符图像目的的算法。为满足实时车牌对时间响应的要求,对车牌字符切割得到的灰度图像作快速二值化,在二值化的图像上提取结构信息,结合车牌字符分布的特点去除了大部分非颜色车牌的伪字符图像。对于难以从结构上进行字符检测的颜色车牌伪字符图像,在结构特征分析的基础上再次通过从彩色图像提取的颜色信息进行相似性分析,排除伪字符图像。对候选字符图像融合大间隔这个先验知识得到输出的字符图像。实验结果表明算法有良好的字符检测效果,可以用于实时车牌识别系统中作为字符切割后期处理一部分。  相似文献   

2.
车牌识别中关键技术的研究与实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法.在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度交换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像.字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波.在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法.对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%.  相似文献   

3.
基于数学形态学边缘检测的车牌字符分割算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
汽车牌照字符分割是车牌识别过程中的关键步骤,直接影响到字符识别的效果。传统的方法对车牌图像质量要求较高,且抗干扰能力较差。提出一种基于Renyi熵和数学形态学边缘检测的车牌字符投影分割算法,首先用二维Renyi熵最大阈值法对车牌图像做二值化处理,然后用形态学腐蚀运算进行边缘检测,再去除车牌边框,最后通过投影分割提取车牌字符。仿真实验表明,基于Renyi熵最大阈值法和数学形态学边缘检测车牌图像预处理使得车牌字符边缘清晰,降低了噪声的干扰,有利于进行字符投影分割。该算法分割速度快,鲁棒性好,可获得比传统方法更好的分割效果。  相似文献   

4.
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.  相似文献   

5.
范群贞 《福建电脑》2014,(3):137-139
车牌图像预处理是车牌识别系统中一个非常重要的环节,预处理效果的好坏直接影响到后续的识别过程。本文介绍了车牌图像的灰度化,图像去噪,边缘检测,二值化处理,腐蚀处理,车牌定位,字符分割等预处理算法,并基于计算机Matlab平台对车牌图像预处理的过程加以实现,实现效果好。  相似文献   

6.
基于投影和固有特征结合的车牌字符分割方法   总被引:5,自引:1,他引:4  
根据车牌字符的固有特征,提出一种新的基于投影的车牌字符分割方法.该方法首先对车牌图像进行预处理,检测车牌倾斜角度,如果倾斜角大于指定角度则进行车牌倾斜校正,然后利用车牌的水平方向投影去除车牌的上下边框以及铆钉,对处理得到的图像进行二值化.再根据车牌字符的排列规则和字符间距的关系,利用车牌的垂直投影定位字符,先分割出第二个和第三个字符,从第三个字符开始分割出后五个字符,再利用已分割字符的知识来分割前两个字符,然后对分割出来的候选字符块进行处理,有效解决字符粘连和断裂的情况,最终实现车牌字符的准确分割.实验结果证明,该方法有较好的分割效果.  相似文献   

7.
字符分割前车牌图像的预处理   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

8.
提出一种基于条件随机场的车牌字符分割算法,能够对光照不均、相机拍摄角度造成的低图像质量的车牌图像,特别是日益增多的车牌边框与字符相连接车牌图像进行有效的字符分割。算法首先进行车牌图像校正,然后利用标注车牌数据进行模型学习,对车牌图像像素列进行分类识别,最后组合成车牌字符分割结果。理论分析与实验结果验证了算法的有效性。  相似文献   

9.
针对路边停车的智能化管理程度较低的问题,以现行标准为依据,对车牌识别面临的问题进行分析.根据所捕获图像的特点,通过高斯滤波、顶帽运算、Otsu算法进行图像预处理,消除噪点,完成背景提取和图像二值化.运用闭运算结合车牌的外形特征完成车牌识别.结合投影法、字符间隔及尺寸的测定和轮廓分析法完成字符分割.最后,提取字符图片的HOG特征,设计了一个基于SVM的字符分类器,实现了一个准确率高、适应性强的车牌识别系统.  相似文献   

10.
车辆牌照图形的分割是车牌识别(VLPR)中的关键技术。对于通常采用的基于二值化结果的分割算法,车辆牌照图像的质量往往不佳,二值化后将会产生大量噪声,从而影响车牌分割,使系统整体识别率不高。文中提出了适合于户外流动车辆车牌分割的彩色车牌峰谷分割算法(CLCSA),不需对车牌进行二值化,通过对HIS空间的H分量和RGB空间的B分量适当调整,得到一个峰谷值差异较大的投影图像,从而为车牌正确切分提供了理想的位置。实验结果表明,蓝车牌和黄车牌的正确切分率达到97.5%,明显优于传统的对二值化图像的处理,特别是对于斜车牌和模糊车牌切分效果更加明显,更适用于实际应用。  相似文献   

11.
马瑞  杨静宇 《计算机工程》2007,33(15):175-177
在字符识别系统中,字符的有效分割是识别的关键。该文描述了一种两阶段的手写字符分割方法。根据字符倾斜角度将原字符串图像划分出若干个形状不规则的区域,每个区域含有一条分割线;针对现有分割方法的某些局限性,提出采用字符图像灰度信息和二值信息相结合的方式来求取分割区域中的分割路径。实验结果表明了该方法对于手写字符分割的有效性。  相似文献   

12.
基于投影特征值的车牌字符分割算法*   总被引:14,自引:0,他引:14  
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。  相似文献   

13.
目的 传统FCM算法及其改进算法均只采用隶属度作为分割判据实现图像分割。然而,在分割过程中聚类中心易受到同质区域内几何噪声的影响,导致此类算法难以有效分割具有几何噪声的图像。为了解决这一类问题,提出一种利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割算法。方法 该算法假设同一聚类对每个像素都有不同程度的包含度,将包含度作为一种新测度来描述聚类与像素间关系,并将包含度纳入目标函数中。该算法通过迭代最小化目标函数来得到最优的隶属度和包含度,然后,通过反模糊化隶属度和包含度之积实现带有几何噪声的遥感图像的分割。结果 采用本文算法分别对模拟图像,真实遥感影像进行分割实验,并与FCM算法和FLICM算法进行对比,定性结果表明,对含有几何噪声的区域,提出算法的用户精度和产品精度均高于FCM算法和FLICM算法,且总精度和Kappa值也高于对比算法。实验结果表明,本文算法能够抵抗几何噪声对图像分割的影响,且分割精度远远高于其他两种算法的分割精度。结论 提出算法通过考虑聚类对像素的包含性,能够有效抵抗几何噪声对图像分割的影响,使得算法具有较高的抗几何噪声能力,进而提高该算法对含有几何噪声图像的分割精度。提出算法适用于包含几何噪声的高分辨率遥感图像,具有很好的抗几何噪声性。  相似文献   

14.

The high-resolution synthetic aperture radar (SAR) images usually contain inhomogeneous coherent speckle noises. For the high-resolution SAR image segmentation with such noises, the conventional methods based on pulse coupled neural networks (PCNN) have to face heavy parameters with a low efficiency. In order to solve the problems, this paper proposes a novel SAR image segmentation algorithm based on non-subsampling Contourlet transform (NSCT) denoising and quantum immune genetic algorithm (QIGA) improved PCNN models. The proposed method first denoising the SAR images for a pre-processing based on NSCT. Then, by using the QIGA to select parameters for the PCNN models, such models self-adaptively select the suitable parameters for segmentation of SAR images with different scenes. This method decreases the number of parameters in the PCNN models and improves the efficiency of PCNN models. At last, by using the optimal threshold to binary the segmented SAR images, the small objects and large scales from the original SAR images will be segmented. To validate the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm, four different comparable experiments are applied to validate the proposed algorithm. Experimental results have shown that NSCT pre-processing has a better performance for coherent speckle noises suppression, and QIGA-PCNN model based on denoised SAR images has an obvious segmentation performance improvement on region consistency and region contrast than state-of-the-arts methods. Besides, the segmentation efficiency is also improved than conventional PCNN model, and the level of time complexity meets the state-of-the-arts methods. Our proposed NSCT+QIGA-PCNN model can be used for small object segmentation and large scale segmentation in high-resolution SAR images. The segmented results will be further used for object classification and recognition, regions of interest extraction, and moving object detection and tracking.

  相似文献   

15.
印刷字符在线检测的预处理算法及试验研究*   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据票证印刷图像的特点, 提出了采用基于数学形态学的定向补全算法来解决运动模糊消除问题, 并采用最佳阈值分割算法来得到二值化图像以及采用轮廓投影切分算法进行字符区域分割, 进而完成了对在线采集印刷字符运动图像的预处理过程。同时, 利用VC ++6.0 实现了该算法, 并进行了相应的试验工作。  相似文献   

16.
字符分割效果,直接影响识别精度。在处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,由于亮度分布不均匀、目标字符与背景区域对比度较低,传统基于二值化图像的字符分割方法在处理上述情况下的压印字符时,难以确定最优二值化阈值,分割准确率较低。提出基于分割效果评价函数的迭代闭环反馈分割方法,通过建立评价函数对分割效果进行评估,以提高分割效率及准确率。借助加权平滑滤波,去除灰度波形图中的畸变波形;并利用广义学习矢量量化算法,确定最优滤波权重因子;通过分析波形变化趋势,确定字符分割位置。实验结果表明,该算法在批量处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,分割准确率可达98.5%。  相似文献   

17.
符合人眼视觉特性的医学图像融合算法*   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对医学图像的特点,基于人眼视觉特性,结合降噪算法提出一种图像融合方法,以提高融合图像的对比度,减小噪声对图像的干扰。算法根据噪声点和图像特征所具备的不同特性,对源图像进行降噪,过滤小波分解后对应的噪声系数。小波分解后的系数矩阵,通过计算各系数的局部梯度,以源图像区部梯度为判断依据建立算法,选择源图中不同方向上梯度大的系数作为最终融合系数。实验结果表明,该算法提升融合图像的信息量的同时,有效保护了图像的细节,改善了视觉效果。  相似文献   

18.
Thresholding technique is one of the most imperative practices to accomplish image segmentation. In this paper, a novel thresholding algorithm based on 3D Otsu and multi-scale image representation is proposed for medical image segmentation. Considering the high time complexity of 3D Otsu algorithm, an acceleration variant is invented using dimension decomposition rule. In order to reduce the effects of noises and weak edges, multi-scale image representation is brought into the segmentation algorithm. The whole segmentation algorithm is designed as an iteration procedure. In each iteration, the image is segmented by the efficient 3D Otsu, and then it is filtered by a fast local Laplacian filtering to get a smoothed image which will be input into the next iteration. Finally, the segmentation results are pooled to get a final segmentation using majority voting rules. The attractive features of the algorithm are that its segmentation results are stable, it is robust to noises and it holds for both bi-level and multi-level thresholding cases. Experiments on medical MR brain images are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The experimental results indicate that the proposed algorithm is superior to the other multilevel thresholding algorithms consistently.  相似文献   

19.
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