汽车牌照的字符分割与识别

根据汽车牌照字符与背景的特点，提出了一种自适应的二值化方法，这种方法首先把图像分割成块，进而根据每小块中的前景的灰度更加接近小块中灰度最大值的特点，选取一个比较高的域值，然后根据原图像的灰度值对得到的图像进行区域增长，最后得到的二值图像既可以完整再现字符，同时可以消除背景中亮度较高的点；另外讨论了结合汽车牌照的几何尺寸的字符分割办法，详细阐述了横向穿越变化数和字符的横竖编码这两个新的特征的提取过程，最后给出了一种新的多级分类的规则，讨论了这种多级分类的实现算法，实验表明这是一种行之有效的分类方法。     

一种完整的汽车牌照识别算法

以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用牌照纹理特征和投影特征的基础上,运用灰度变换、边缘检测、形态学处理、Hough变换、二值化处理等多种图像处理方法,分牌照定位、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,在处理过程中考虑并解决了现实拍摄的图像中可能存在的噪声污染、牌照倾斜、牌照颜色多样化、光照不均等不利条件;整个识别过程在VC++环境下编程实现,经对多幅图片的处理实验表明,该系统运算速度快,识别率高。     

一种低图像质量车辆牌照的字符分割方法

提出一种应用于车牌识别系统中车牌字符分割的方法,能够对由光照不均匀,车牌表面污损等原因造成的低图像质量的车牌进行有效字符分割。首先通过连通区域分析和车牌校正对车牌进行预处理,然后利用车牌固有的先验知识与间隙分析方法,实现整个车牌字符的精确分割,克服污损、边框和倾斜等干扰因素。通过在两组数据集上进行的实验结果表明,该算法具有很强的实用性与鲁棒性。     

车牌识别关键技术的应用研究

车牌识别系统包括图像预处理、车牌定位与提取、字符分割和字符识别等几大模块。对这些关键技术、算法进行了研究,分析了现有方案的优缺点,结合我国车牌的特点与系统的实际应用,对一些关键技术进行了优化,提出了相应的解决方案,并实现了车牌自动识别系统。     

MATLAB在车辆牌照识别中的应用

本文运用MATLAB对车辆牌照识别中的牌照定位、字符分割技术加以讨论。通过对一定数量的图像进行处理，表明MATLAB在这方面的运用是非常有效和成功的。     

车牌识别中关键技术的研究与实现

介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法.在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度交换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像.字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波.在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法.对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%.     

汽车牌照识别技术的研究

汽车牌照识别系统在现代交通交通监控和管理中有着广阔的应用前景。本文首先介绍了汽车牌照识别系统,然后对其关键技术进行了论述,最后对汽车牌照识别技术存在的问题及发展的方向进行了讨论。     

汉字财务发票识别技术的研究

本文基于汉字财务发票的特征，论述了设计财务发票识别系统的方法。在垂直分割中，采用了线性整块移动的方式。一种新的算法采用检测和校正后续的倾斜图像。通过半自动装置的研究方式来区分不同的类别(建立局部区域、线段过滤等)，探讨几种形式特征的表示以及构建发票类型特征库。发票类型的识别依据发票的特征，实际的发票形式可与预先印制的空白样张相对照，它需要解决字符和线段类型的粘连问题以及字符的分割和识别问题。基于汉字财务发票图像的特征，本文提出了以识别财务发票的大写数字(汉字)和阿拉伯数字字符的结果为依据的互校装置，以提高识别率。最后为实验结果和结论．     

基于车辆牌照图像的识别技术研究

文章讨论了车辆牌照图像识别整个过程的四个环节:预处理、车辆牌照定位、字符分割、字符识别。通过优化改进Canny算法有效地解决了图像质量不足,批量、自动识别车辆牌照的相关问题。     

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

基于图像的车牌识别

基于图像的车牌识别是图像识别领域的重要研究课题之一。本论文采用MATLAB编程实现该车牌识别系统,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。首先,对图像进行预处理。其次,采用了一种结合字符边缘和形态学的车牌定位算法。接着,根据分割出的车牌区域,采用一种水平和垂直投影相结合的车牌字符分割法,完成单个字符的分割。最后,运用模板匹配的方法实现字符识别。     

汽车牌照自动识别系统

汽车牌照自动识别系统在智能交通系统（ITS）中占据重要地位，有着广阔的发展前景，本文介绍了汽车牌照识别系统，该系统包括了牌照的抓拍、牌照定位，识别等内容，最后给出了现场实验结果。     

车牌识别系统关键技术研究

倾斜角度、边框清晰度影响着车牌的校正,边框、铆钉和间隔符等也影响字符的提取,该文提出了一种改进的Harris角点检测算法,该方法不受倾斜角度影响,直接定位车牌内角点,可将内角点作为校正基准点。校正后的车牌不存在边框,字符串位于图像的中心位置,可以根据车牌字符串的整体位置值提取字符。实验证明,该算法在车牌校正与字符提取方面是有效的。     

视频图像中的实时车牌识别

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用。本文提出一种对视频图像进行实时操作的车牌识别方法。利用边缘特征，使用快速的边缘点连接算法生成连通区域，进行车牌的检测定位，结合字符小波特征实现准确的识别。算法平均消耗时间在40ms以内，定位准确率达99．5％，完全识别率在91％以上。实际采集数据实验结果证明，本方法速度快、准确率高、实用性好。     

几何特征形态学车牌识别系统研究

优化识别车牌识别问题,由于图像中的环境背景受到天气、照明等因素的影响,车牌定位不清。为解决上述问题,提出了一种结合车牌图像自身几何特征的数学形态学车牌识别系统的方法。首先应用直方图的灰度增强和局部阈值算法对车牌图像进行的预处理,通过对比采用梯度算子Roberts对图像进行有效的边沿检测,再根据提出的几何特征形态学车牌定位识别方法对灰度车牌图像进行车牌区域精确定位,采用模板匹配和神经网络方法实现字符识别。通过对实际场景中车牌图像样本进行仿真,证明了上述方法的有效性,且借助于实时性好的LabVIEW平台,较好地实现车牌识别定位优化问题,为实际交通管理提供了依据。     

机动车牌照自动识别技术的研究

设计了一种机动车牌照自动识别的解决方案,对牌照定位模块和字符识别模块进行了详细介绍,针对车牌字符分割提出了相应的算法,取得了较为理想的处理结果。识别部分采用相关性来表征字符和模板的相似程度,从而降低了对模板的准确性要求,并提高识别率。     

基于VC^＋＋的车牌识别系统关键技术研究

车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别。     

基于小波变换和神经网络的车牌识别系统

介绍了通过小波变换在复杂背景下对车辆图像进行去噪和对车辆牌照进行定位,并利用BP网络结合线性感知器来对车牌字符进行分类和识别。实验结果表明,该文提出的设计方案,算法简单、实时性好、识别率高,可适用于复杂背景环境中的车牌识别。