基于聚类分析的公路车牌识别系统的设计

为提高车辆牌照识别的准确度与速度,提出了一种聚类分析的识别方法。首先,对预处理后的车牌图像,采用彩色分割方法对车牌核心区域进行号码定位;其次,利用聚类分析的方法,确定车牌的边界,实现车牌区域的目标分割及归一化,得到7个字符;最后,利用模板匹配算法进行字符识别,并将最终的识别结果输出。仿真实验结果表明:该方法能够快速、准确的定位并识别出车牌,识别性能良好,具有一定的实用价值。     

基于数学形态学的车牌定位算法

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节，直接影响车牌识别的准确率。利用Sobel算子对汽车图像进行边缘检测，并运用数学形态学的膨胀、区域填充以及腐蚀对二值图像进行处理，可以得到几个车牌候选区，然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值进行综合的分析方式，能准确定位车牌区域。实验结果表明，车牌定位准确率在95％以上，定位时间为0．15s，并适用于不同环境。     

畸变车牌定位与矫正方法研究

算法实现了对畸变车牌的准确定位、矫正并完成分割、识别,结合形态学对HSV模型定位方法进行改进,提升车牌区域粗定位准确性,之后由定位子算法实现对车牌粗定位结果的精确定位。Hough变换获取定位后车牌图像端点信息,以此利用数学方法重构、矫正车牌图像,从而对车牌进行分割与识别。实验证明,本算法对畸变车牌图像矫正效果显著,对提高车牌识别准确率具有重要意义。     

车牌字符分割与识别算法的研究与实现

本文在车牌定位的基础上。利用迭代法进行车牌图片二值化。然后利用基于连通区域标记的方法对图片进行目标区域标记。结合车牌先验知识对车牌字符进行切分。提取字符的13特征。利用BP神经网络进行字符识别。实验结果表明,本文采用的字符分割和识别算法效果良好。     

图像处理技术在车牌定位与字符分割中的应用

车牌定位和字符分割是车牌识别系统中关键的部分,定位的准确程度与分割准确性直接影响到车牌识别的效果.基于图像处理技术,对车牌灰度图像的进行灰度修正,Wiener滤波并进行二值化,使之能够准确地从图像中提取出车牌.采用线性映射的方法,增强图像灰度范围,基于水平扫描与先验知识约束条件相结合的算法进行车牌定位,同时利用最小二乘法原理,实现了最大类间方差法对车牌进行分割.用MATLAB软件进行仿真实现,验证效果好.     

基于几何特征的车牌识别系统关键技术研究

车辆牌照是机动车身份识别的唯一标志,在目前的交通管理、智能监测等领域发挥着无可替代的作用。研究首先用数学形态学的方法对获取的车牌图片进行预处理,其次利用车牌区域矩形结构与面积值固定的几何特征实现车牌准确定位,最后再根据车牌内字符间间隔大,不会出现字符粘连且每个字符长度固定可设定阈值的几何特征得到车牌字符的精确分割。设计在Matlab实验仿真平台上完成,实现了车牌识别系统的三个关键环节。与之前的研究相比,实验结果表明所用的数学方法突出车牌定位的准确性和字符分割的精确性。     

基于OpenCV的车牌识别系统研究

提出了一种利用OpenCV函数库来进行图像处理,并进行车牌定位、字符分割、字符识别的方法,定位时采用行列扫描的方法确定车牌上下和左右边界,然后对存在车牌倾斜的情况进行了校正,字符分割采用了垂直投影的方法,字符识别是采用模板匹配法,得到了很好的效果。     

基于灰度方差和边缘密度的车牌定位算法

在车牌定位的过程中,由于光照变化、视点和距离变化、车辆运动、复杂背景等原因,摄像机很难获取到高质量的图像.为了克服这些问题对以后的车牌定位算法的影响,提出了利用车牌区域的性质来进行车牌定位的新算法.车牌区域具有在一定范围内灰度方差近似相等和边缘密度近似相等的性质,利用这些性质来增强车牌区域.为了定位车牌区域,提出基于车牌区域边缘密度性质的匹配滤波器,该滤波器可以有效地提取出所有候选目标.利用形态学和先验知识进行目标真实性验证.通过对不同环境条件下获取的700幅图像进行实验,实验结果表明该算法有效地提高车牌区域的图像质量且车牌目标定位准确率达到98.4%,验证了算法的有效性和鲁棒性.     

车牌图像预处理及识别算法研究

实现了车辆牌照自动识别系统中的一套预处理方法,主要包括车辆图像的灰度化,灰度级调整,消除噪声,图像二值化等。通过灰度级跳动来实现车牌定位及分割,最后利用模板匹配自动识别车辆牌照信息并输出结果。本文采用的灰度变化及灰度级调整可有效的消除一些外部环境对车辆牌照的影响,在一定程度上提高了对车辆牌照的定位与分割的准确性,可对光线较昏暗,车牌较模糊的图像也可较准确的进行定位和分割。     

基于字符特征约束的自适应车牌校正提取

针对复杂多变环境中难以快速、精确提取车牌的问题,提出了一种利用字符特征智能校正提取车牌的方法。首先通过Gamma校正和Canny算子结合的方法在灰度图中实现自适应阈值边缘检测,解决了分割阈值选取的难题;然后应用字符特征约束条件提取特征轮廓,根据特征轮廓分布规律提取车牌候选区,避免复杂运算的同时提高了定位准确性;最后对候选区进行线性畸变校正并利用行灰度跳变统计实现了车牌真实性验证和精确提取,为后续的识别工作提供了良好条件。对不同环境中随机采集的700幅高清图像进行测试,综合提取准确率为96%,提取车牌字符规整、无多余残留信息。实验结果显示,该方法对图像中车牌状态、背景环境、光照条件等限制极少,具有更广的适用范围和更强的鲁棒性。     

一种新的车牌字符分割预处理方法

字符分割是车牌识别中关键的一步。但在实际处理中,预处理的不足常常给字符分割带来很大难度,甚至导致分割的失败。在对车牌字符分割前的预处理方法进行了研究之后,提出了新的预处理方法,该方法包括反色判断、局部二值化、倾斜校正、车牌精确定位以及顶帽算法滤波等步骤。     

一种汽车牌照字符分割的新方法

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题。车牌分割是车牌自动识别技术的核心。本文介绍了一种基于区域增长算法和canny变换的汽车牌照分割新方法。该方法实现了汽车牌照的字符分割,分割准确率高、速度快。     

车牌定位关键技术的研究

车牌定位技术是车牌识别系统中的关键技术之一。本文提出了基于边缘检测的跳变点与扫描线相结合的车牌定位方法。实验表明该方法能够快速、准确地定位车牌.且抗干扰能力强.定位准确率在90%以上.光照和天气对其定位结果影响很小。     

MATLAB在汽车牌照图像处理识别系统中的应用

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数宇图像处理领域里的热点问题。本文介绍了MATLAB在汽车牌照图像处理识别系统中的应用。该系统实现了汽车牌照的字符分割。分割准确率高、速度快。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块,通过调用MATLAB函数来实现每一个部分处理过程,最后识别出汽车牌照。     

车牌定位算法的硬件实现

车牌定位技术是整个车牌识别系统的关键技术,也是最难点技术,准确的车牌定位算法有助于识别系统后续工作的顺利进行。通过对车牌定位算法的深入理解和研究,从车牌定位的准确性、实时性、经济性三个方面考虑,设计了一种基于灰度图像的实时定位算法。算法主要包括对车牌的灰度图像进行水平差分、边缘检测和数学形态学运算,最后完成车牌区域的正确查找。为了进一步提高算法的实时性,利用Altera开发的DE2-115 FPGA为开发板,搭建了定位算法的各个模块硬件电路。实验结果表明,该算法在车牌定位的领域具有良好的性能。     

基于HSI颜色模型的汽车牌照定位方法

汽车牌照定位是公认的较难解决的图像分割问题.本文基于HSI颜色模型给出了汽车牌照定位的新方法:首先对图像进行倾斜校正处理.然后将图像转换到HSI颜色空间,对该模型的H分量和S分量进行过滤获得二值化的汽车牌照图像,再通过孔洞检测去除未含有孔洞的连通域.并填充孔洞.运用数学形态学方法对二值图像处理,最后根据车牌照特征定位出车牌照区域.试验证明该方法达到了很好的定位效果.     

基于视频流的车牌识别研究及系统设计

该文深入研究从视频流中提取运动车辆进行车牌识别的问题,提出了一种车牌识别算法,根据该算法开发了基于MFC的视频流车牌识别可视化系统。算法采用三帧差分与背景消减相结合的方法提取含有运动车辆的关键帧,对关键帧进行灰度化,采用Sobel算子进行边缘检测,融合形态学处理对关键帧进行去噪,从而实现车牌的定位,用投影法结合字符特征对车牌字符进行精确分割,采用BP神经网络算法提取字符特征,输出字符识别结果,由此完成车牌字符识别。通过对50组不同的车辆视频进行检测识别,识别率(包含汉字)达到96%以上。