基于三次定位过程的车牌精确定位算法设计

为了实现对车牌区域的精确定位,提出了一种基于三次定位过程的车牌定位算法,综合改进了数学形态学和纹理分析等方法.对自然环境下摄像头采集的车辆图像进行预处理后,使用像素统计法对车牌进行粗略定位,使用纹理分析法去除车牌上下边框和干扰,使用阈值法去除车牌左右边框和干扰,得到精确的车牌区域.另外还对图像的预处理进行简化,保证实时性要求.实验结果表明,改进后的算法能够对车牌进行实时、精确定位,满足了系统的要求.     

退化车牌字符的两级分割算法研究

为了准确进行车牌字符分割,提高车牌字符识别的准确率,提出了一种改进的车牌字符分割算法.对定位出来的车牌进行有效预处理,通过两级字符分割算法对车牌进行单字符分割.第一级字符分割是结合连通域分析法和垂直投影进行字符粗分割,第二级字符分割是基于车牌字符的先验知识通过多次判断进行车牌字符精分割.实验结果表明,该算法对受到光照不均、污迹、字符粘连和断裂、质量退化等严重影响的车牌字符能进行很好的分割.     

改进的车牌相似字符分级分类识别算法研究

针对单一使用模板匹配车牌字符识别算法识别准确率低的缺陷,综合考虑到模板匹配方法的优劣,以及车牌字符集自身的特征,通过研究模板匹配方法的思想并对相似字符容易误识别的特点进行分析,采用改进的基于模板匹配车牌相似字符识别方法,并结合分级分类的思想,有效地提高了识别率.对不同环境下1030张高速卡口摄像头抓拍的车牌图像进行测试,提出的车牌字符识别方法准确率达到了系统的要求,并具有良好的鲁棒性和实时性.