倾斜图像的车牌识别方法研究

随着图像处理技术的飞速发展,汽车牌照识别技术已成为目前计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用的领域之一。汽车牌照识别技术在目前的道路安全管理系统中起到非常重要的作用,这项技术可以大大加快道路安全信息化的速度。本研究采用了orientation_region()算子对汽车车牌图像的倾斜角度进行测量,使用外接矩形旋转法对汽车牌照图像进行旋转校正。并依据上述的方法创建了一个汽车牌照识别系统。本研究基于改进的倾斜校正算法的车牌识别系统,对含有汽车牌照的图像进行灰度处理,二值化处理,车牌定位,车牌校正和字符识别。对车牌定位技术和倾斜车牌校正技术进行了改进,提高此系统应对不同环境变化的能力。经实验表明,车牌的识别率得到了显著提高。     

基于边缘检测和形态学处理的车牌定位

车辆牌照识别技术(License Plate Recognition,LPR)是实现智能交通管理的重要技术之一,车辆牌照识别技术主要包含了车牌的准确定位、车牌中字符的分割以及字符的识别.通过对问题的分析,找到一种基于边缘检测和形态学处理的车牌定位方法,通过对样本图像的边缘检测和一系列的形态学处理,实现了对车牌的初步定位,基于车牌上字符水平方向的跳变次数来判断出车牌的上、下边界,从而实现了车牌的准确定位,最后通过仿真验证了这种定位方法的可行性.     

LPR技术在车辆管理信息系统中的应用研究

基于肉眼识别车辆车牌并用手工输入更改车辆状态,已经不能满足当前的车辆管理信息系统的需要.采用基于图像处理,模式识别的车牌自动识别技术(License Plate Recognition,LPR),通过对采集的含有车牌的图像进行预处理,车牌定位,车牌分割、识别,并将识别结果应用于车辆管理信息系统.LPR技术与车辆管理信息系统的结合,避免了车牌因天气、光线、污损等造成不能100%正确识别的弊端,大大的提高了车辆出场回场环节的效率.     

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MATLAB的车牌识别关键技术研究

车牌自动识别是智能交通应用领域中重要的技术之一,其融合了图像处理和模式识别技术,在停车场、不停车收费站等场合有着广泛的应用。车牌自动识别大致可以分为车牌图像预处理、车牌定位、车牌分割和车牌识别等4个过程,而图像预处理和车牌定位作为车牌识别系统中的核心前端处理技术广受研究开发者的重视。重点研究了车牌图像的预处理和车牌定位技术,并在MATLAB环境下实现了车牌图像的仿真。提出了图像灰度化后直接剪切车牌图像的方法,能够快速确定车牌区域。在二值化处理过程中提出了动态阈值选取法。试验表明该方法有效地提高了二值化效果。     

车牌识别系统中倾斜车牌的一种定位方法

在车牌识别系统(LPR)中，最为基础的一步是车牌的分割。对于倾斜的车牌，本文提出了一种快速准确的分割方法。首先利用形态学算子获取车牌的候选区域，剔除较小的和较大的区域：对保留的候选区域进行角点检测，利用概率原则进行对车牌行高度聚类，最后利用车牌的先验知识去除伪车牌，从而准确分割出车牌。经实践验证，该方法定位准确，分割速度快。     

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。     

基于K-L展开式的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高后续字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.本文提出了一种基于Karhunen-Loeve展开式的车牌倾斜校正方法.首先对车牌图像进行垂直边缘检测;然后利用K-L展开式推导出垂直边缘点在最小均方误差意义下的特征直线,由此确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.文中给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明,本文提出的方法精确度高、复杂性低、鲁棒性好、实时性强.     

一种快速有效的车牌倾斜检测方法

车牌提取是车牌识别系统中的一个关键环节．它决定了整个系统的工作效率．倾斜的车牌图像将会给下一步字符分割及识别带来困难．因此车牌的倾斜检测有着重要的意义。本文提出了一种基于车牌中字符间隔投影的车牌倾斜检测方法．应用于光照不均匀的多噪声车牌图像倾斜检测．实验结果表明，该方法取得了良好的效果。     

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.     

车牌照识别系统设计

车牌自动识别系统可以分为图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌预处理、字符分割、字符识别几大部分.每个模块即相互关联的,又有其自身的特点和技术.车牌定位是车牌识别的基础,本文采用水平和垂直的车牌定位算法;车牌字符的分割是进行单个字符识别的前提,本文采用一种垂直投影的字符分割方法;字符识别采用了BP神经元网络的方法.     

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。     

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。     

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。     

基于牌照识别的公安综合业务管理系统

可视化公安综合业务管理系统(VPSOMS)是解决信息孤岛,整合公安资源进行科技强警的趋势。结合公安现状综合利用图像处理、模式识别、计算机视觉和网络通讯,数据库等技术,实时采集车辆牌照并传送至计算服务器进行各种交通计算及比对运算,实现可视化公安综合业务管理。本文介绍了VPSOMS在某城市的成功运作范例,强调了系统在实现多警种协同作战、机动车犯罪破案等方面发挥着越发重要的作用。     

在车牌识别项目中对阈值选定法的一点改进

汽车牌照的识别在交通管理体系中占着非常重要的地位，而在进行汽车牌照自动识别的过程中，应用一个恰当的阈值对图像进行二值化处理是整个识别过程的基础，适当的阈值会减轻后续工作量。介绍了几种阈值选定办法，并在大津法的基础上针对车牌这种特殊图像的识别作了一点改进。     

基于MATLAB的车牌图像预处理的研究

车牌图像识别的预处理是车牌图像识别系统的环节之一。运用MATLAB图像处理工具箱,首先把获取的彩色图转换为256级的灰度图;然后用中值滤波法去除噪声从而提高图像质量;然后再进行图像灰度拉伸以增加图像对比度;运用Sobel算子进行图像锐化从而增强图像中的边缘信息;最后运用全局阈值法二值化图像。