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。     

车牌图像预处理研究

为解决由于天气或拍摄角度等原因造成拍摄到的车牌图像模糊、歪斜或缺损的情况,研究了车牌图像预处理技术。对输入的灰度图像进行大小归一化,避免因图像的变形而影响后续的处理。通过灰度拉伸增强图像对比度,通过二值化处理实现图像中背景和对象的分割。采用动态阈值法确定图像二值化的关键阈值,使用带修正的自适应邻域平均法消除图像干扰和噪音,并使用Hough变换和旋转投影相结合的方法实现车牌图像的倾斜校正。实验结果表明,所采用的车牌图像预处理方法对灰度图像可以实聊．较好的处理效果．     

基于数学形态学的图像分割研究及应用

给出了一种基于图像灰度分布统计特征期望值为阈值的二值化方法．并在此基础上运用数学形态学方法进行图像目标定位分割。应用于有噪声的车牌图像二值化和分割、实验表明本文提出的二值化算法的计算复杂度．执行时间、二值化效果以及适用范围等方面均有较佳表现．形态学分割算法定位效果好、分割精度高。     

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。     

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.     

针对不均匀光照高反光注塑工件图像的缺陷定位和分割

光照不均匀的现象在高反光注塑工件检测过程中十分常见,对于缺陷的定位和提取造成了很大影响。为了解决注塑工件图像中普遍存在的光照不均匀问题,提高缺陷提取的成功率,提出了一种基于行像素灰度校正的不均匀光照图像增强算法,使用二次定位的阈值图像分割方法对柱状注塑工件进行了缺陷定位和分割。建立新的行像素灰度校正系数模型,对图像的每一行像素进行灰度校正;为获得更准确的分割定位,建立二次定位阈值图像分割模型。针对不均匀光照的注塑工件图像有更好的增强效果,其平均灰度、图像熵以及峰值信噪比等性能均有提高,利用二次定位的方法对柱状工件进行360度的缺陷定位及分割过程时间短,保证了实时在线检测时间上和质量上的可行性,具有计算机制造工程应用价值。     

一种基于汉字结构特征的车牌照字符分割方法

提出了一种基于汉字结构特征的车牌照字符分割方法.该方法首先找到汉字的主体部件,然后根据汉字上下、左右、包围结构找到组成汉字的其它部件,并结合汉字识别结果对分割得到的汉字进行确定.最后,根据车牌字符串的结构特征找到其它字符.特殊车牌图像,要对字符和字符、字符和边界粘连的情况进行分裂,对部分字符进行合并.而且本方法还可以对定位出现车牌字符丢失情况进行重新定位,找到丢掉的字符.对大量车牌图像字符的分割,试验结果证明,该方法能够达到准确分割出车牌图像中字符的目的.     

基于图像处理的车牌识别系统的研究与实现

主要对车牌识别系统进行了功能性的研究和实现。车牌识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,主要包括图像采集、图像预处理与图像识别3部分。首先通过照相设备采集照片,然后对采集的图片进行预处理,包括灰度化、二值化、梯度锐化、降噪、分割图片、归一化等,再对分割出的字符用模板匹配法进行识别。     

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.