基于投影的车牌字符分割方法

运用像素水平投影与竖直投影的方法,结合车牌字符的先验信息可以准确地对车牌字符进行切割。同时,针对某些汉字易被错误分割或漏割的情况。对汉字左右边界的起始位置进行标记,利用此标记获得该汉字的原始灰度图像,对其单独进行分割及二值化．避免汉字笔画退化为噪声。实验表明,该方法能够准确分割字符。     

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。     

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。     

基于HSI空间的车牌字符分割

本文提出了一种基于车牌的HSI颜色空间来识别车牌类型再分别进行切割的方法。本文在HSI颜色空间中利用树形判决结构,对车牌的类型进行判别,再基于投影法和车牌每符规则的分割方法。对车牌图像进行投影分割寻找边界．以定位字符区域。     

一种改进的车牌字符分割算法

提出了一种改进的投影分割算法，其基本思想是将数列平滑的方法用于曲线投影上，该方法避免了传统分割算法的缺点，不仅有效地去除了噪声，而且相对于直线检测分割方法计算量减小，又比简单的投影方法分割效果明显。     

基于神经网络和颜色特征的车牌字符分割方法

论文提出了一种基于神经网络和颜色特征的车牌字符分割方法。在颜色空间中利用树型判决结构,首先由亮度信息识别出车牌区域中的白色、黑色像素,然后利用网络对车牌区域中的蓝、红、黄色以及其他颜色进行识别。根据车牌的颜色特征,在判断出车牌的类型后,对车牌区域进行二值化处理。去除车牌边框和柳钉后,综合利用投影法和字符的连通性来分割车牌字符。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于形态学微分的车牌字符分割算法

提出了基于形态学微分的车牌字符分割算法。首先运用形态学微分算法获取车的边界,然后通过巧妙选择连通区域进行深度搜索即可直接获得车牌每个字符的矩形区域。本方法省去了一般车牌识别中的车牌定位部分,对有一定倾角的车牌也有一定的适应能力。     

投影和模板匹配相结合分割车牌字符

提出了一种解决断裂、粘连、污损和部分遮挡车牌字符的分割算法.结合字符牌照的特征,对校正后的车牌图像进行投影,处理断裂和粘连的字符,实现字符初次分割.在初次分割的基础上,设计匹配模板对初次分割下来的车牌图像进行模板匹配,寻求误差最小的模板对字符重新分割.实验结果表明,该方法自适应性强,有很强的鲁棒性,可以获得最优的分割效果.     

车牌字符分割的算法研究与实现

为获得准确的单个车牌字符,提出了一种将连通域法和垂直投影法相结合的车牌字符分割算法。该方法首先根据车牌中每个字母或数字的连通性特点,按照一定的像素准则与相邻像素之间的连通关系扫描目标像素的相邻像素点,找出各自的连通区域;然后对车牌进行垂直投影找出汉字区域,精确地分割出单个字符。实验结果表明,该算法对车牌字符分割的准确性和处理速度都有较大提高,能满足系统实时性和准确性的要求。     

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。     

基于Matlab的车辆牌照自动识别技术研究

在充分利用车牌投影特征和纹理特征的基础上,以准确快速自动识别车辆牌照为最终目标,经过灰度变换、边缘检测、形态学处理、二值化处理等多种图像处理方式,并考虑了图像在拍摄、传输过程中可能存在的噪声干扰、光照不均等不利因素的影响,以M atlab为开发平台编程实现车辆牌照自动识别全过程,经对多幅车牌图像进行实验,测试结果表明该系统运行快速稳定、正确识别率较高,具备实际应用价值。     

最大类间方差车牌字符分割的模板匹配算法

提出一种基于模板匹配的最大类间方差车牌字符分割算法。根据字符串的结构和尺寸特征，设计了车牌字符串模板，该模板在车牌区域滑动匹配进行分类，并结合最大类间方差判决准则，确定最佳匹配位置，分割车牌字符。实验表明，该方法自适应性强，可以获得最优的分割效果。     

数字图像定位定偏系统研究

在定位或者测量中,经常需要对目标进行偏角测算。偏角测算的工具一般是使用寻北仪。然而寻北仪使用复杂,因此并不普通适用。提出一种数字图像处理的方法来测算偏角:为目标加上一个参考标靶,先采集目标的数字图像,再定位标靶,对标靶进行图像处理,最后确定偏角。该方法的优点是成本低廉,实验环境易于搭建,操作简单,角度测算比较准确;缺点是对于小角度的测算误差较大。     

一种基于彩色图像分割的车牌检测方法

提出一种彩色图像车牌检测方法,主要包括三个步骤,首先对车牌图像执行多尺度区域生长分割,然后在分割结果中进行车牌区域的粗定位,最后对粗定位提取的车牌区域作精确定位分析.区域生长分割方法可以产生封闭的区域,容易提取其形状信息,而长矩形是车牌目标一个显著特征,因此可以通过形状信息检测车牌.在图像分割中,采取多尺度的分割方法,生成多个不同细节程度的分割结果.在每个分割图像中搜索具有车牌外形特征的图像区域,初步检测出候选车牌目标.根据车牌字符的大小和笔画特征,对候选车牌区域进行精确判别分析,得到最终的车牌检测结果.实验部分验证了车牌检测的有效性.     

车牌识别(LPR)中的图像提取及分割

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。本文详细介绍了一种实际应用的车牌识别系统中的图像提取及分割的过程。针对车牌的固有特点,设计了一个变换函数突出其特点从而进行车牌的提取;对车牌字的图像分割提出并解决了一些在实际中应该注意的地方。理论分析及实验结果表明文章中提出的方法是非常有效的。在我们的实验中,在Pentium Ⅱ300 ,内存64M的环境,从图像输入到识别结果输出的平均时间大概为0.6秒。     

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。     

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。     

利用形态特征的汽车车牌图像分割方法

由于光照条件的不同，采集到的汽车图像背景复杂，车牌部分灰度变化不均，因此很难找到一种通用的汽车车牌分割方法．提出一种基于形态特征的汽车车牌图像分割方法．实验证明，该方法具有很强的抗干扰能力，算法简单、速度快，能有效地从复杂背景中将车牌字符分割出来．     

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．