复杂环境下的车牌定位方法研究

车牌定位是车牌识别的关键步骤,而由于室外环境的变化,对稳定的车牌定位方法提出较高要求。快速准确的车牌定位能为最终车牌识别提供重要保障。通过提取彩色图像的水平梯度边缘图像,对其进行基于积分图像的二值化,并对图像进行连通域处理,将纹理丰富的车牌区域提取出来。通过实验证明该方法简单有效,能够满足复杂场景的车牌识别需要,具有较强的鲁棒性。     

基于小波变换与形态学的车牌定位方法

针对信号噪声环境下的车牌定位问题,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像定位方法.该方法先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出车牌的边缘;然后用数学形态学方法对阈值二值化后的边缘图像进行系列形态运算,进一步消除无用信息;最后用基于车牌底色识别的方法进行车牌定位.实验结果表明,该方法定位效果好,适于有噪声的车牌图像进行定位.     

一种基于颜色和灰度跳变的车牌定位方法

通过对现在的车牌定位方法进行研究,提出了一种粗细相结合的车牌定位方法,即利用颜色特征和灰度跳变结合来确定车牌位置,首先利用车牌的颜色特征将车牌可能区域从整幅图像中确定,然后将经过图像处理技术和基于ostu二值化方法初步定位的图像变为差分图,根据白色点数来确定灰度跳变次数,再根据灰度跳变来确定车牌的具体位置.实验结果表明：这种方法对车牌的定位较为准确,对噪音的抗干扰性强,定位速度快,符合实时性的要求.     

基于HSV色彩空间与数学形态学的车牌定位研究

车牌识别系统在高速路收费口与住宅小区车库管理中得到越来越多的应用,车牌定位是整个识别系统实现的前提.基于灰度图像的定位方法和基于彩色车牌图像的定位方法,实现效果均不大理想.在充分利用车牌先验信息的基础上,提出基于HSV色彩空间与数学形态学的车牌定位方法.先利用色彩信息对可能包含车牌目标的区域进行过滤,再利用数学形态学技术生成连通区域,判断并生成正确的车牌区域,最后,使用radon变换进行倾斜校正.     

基于数学形态学和颜色特征的车牌定位方法

为了解决单一车牌定位算法在复杂背景中定位效果不理想的现状,提出一种数学形态学和颜色特征相结合的算法对车牌进行定位.首先利用最大类间方差法（Ostu算法）找到一个最佳的阈值,根据所得阈值把得到的灰度图像二值化,然后采用一种改进的数学形态学算法对图像进行边缘检测,最终结合数学形态学和车牌颜色特征进行准确定位.实验表明该算法明显优于传统或单一的车牌定位方法,定位准确率高,对背景限制少,应用范围广.     

一种基于灰度差阈值的快速车牌定位方法

智能交通系统(ITS)在现代交通中扮演了越来越重要的角色,车牌识别是智能交通管理中一个重要的环节,车牌识别由预处理、车牌定位、字符分割和字符识别组成,本文从预处理和车牌定位入手,提出了一个运算简单、运行速度快的车牌定位方法。采用图像灰度差阈值生成二值图,利用汽车牌照字符和底色的纹理特征找到车牌位置的新方法。     

基于边缘检测和形态学的车牌定位

提出一种基于边缘检测和形态学的新的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像进行预处理,然后用Sobel算子进行边缘检测,再用数学形态学进行图像处理,进而根据车牌的先验知识,得到长宽比精确定位的车牌号码,最后使用水平投影和垂直投影来准确定位车牌号码。仿真结果表明该算法速度快、精度高,达到预期效果。     

基于字符纹理特征的快速定位算法

针对现代(智能)交通中的车牌自动识别系统给出了一种快速的车牌定位算法。该算法结合有效的图像预处理增强方法,通过对车牌一维字符特征搜索,能够快速地定位车牌。大量实验结果证明本算法定位速度快(<50ms, PII300),准确率较高(>95%)。     

机动车牌自动识别软件技术分析

探究图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用步骤。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正、车牌图像二值化处理等步骤,对车牌字符的识别进行分析,同时参照大量的实验结果,对自动识别技术进行修正。     

复杂背景下基于HSV空间和模板匹配的车牌识别方法研究

车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段,在交通监视和控制中占有很重要的地位.车牌识别过程可分为车牌定位、车牌校正、字符分割和字符识别四个部分.在车牌定位中,若单纯采用纹理特征或颜色特征来进行定位,往往适用于背景较为简单的场景,对复杂背景的定位效果尚有待改进.在字符分割中,目前单行车牌的分割已比较成熟,但双行车牌的分割仍不理想.提出一种在HSV空间下两次颜色标定和纹理特征相结合的定位方法和一种单双行车牌的字符分割方法.该定位方法利用车牌固定颜色搭配特性,对图片两次标记并利用投影法定位车牌,对200张不同背景图片测试,定位准确率达到98％.在字符分割部分,利用改进的模板匹配方法对字符分割,可适用于单、双行车牌分割,准确率达到95％.     

基于纹理及小波分析的车牌定位方法

提出了一种基于纹理和小波分析的车牌定位方法。针对图像背景复杂,且车牌所占比例较小的特点,提出了一种确定基元分类阈值的二值化方法;根据车牌字符分布规律,提出了二值纹理基元分析方法,提取车牌候选区域;基于小波分析提取车牌区域竖笔画特征,采用隶属度定量表征车牌竖笔画特征、位置特征及形状特征,给出综合这些特征、从候选区域提取车牌区域的方法。测试结果表明,该方法正确定位率超过96%     

基于机器视觉的车距检测系统设计

为了探测前车车距,采用机器视觉方式,以 CCD构造单目成像系统采集前车图像,以检测车牌在图像中像素的数量方式实现车距的测量。系统以单目摄像头的成像模型,通过物像位置关系及大小关系,建立车牌图像与车距信息之间的模型;以CCD成像原理,建立车牌图像与传感器像元像素之间的模型。由此构建测距检测算法模型。采用MATLAB软件平台设计人机交互界面,对采集图像进行预处理提高图像的对比度;通过匹配连通域等算法,对车牌进行定位、分割,检测车牌水平方向像素数量;在此基础上,采取小孔成像原理计算车距的大小,并显示在软件平台上。实验证明了本系统能对前车图像进行分析从而计算出车距,该系统对3 m之外的车距检测平均误差为4%。     

Radon变换在倾斜车牌图像校正中的应用

倾斜车牌图像的校正是车牌识别中的重要环节之一.根据Radon变换思想,对三种倾斜方式提出了相应的校正方法.用数学形态学的方法对车牌图像进行边缘检测;利用Radon变换检测车牌倾斜角度,对水平方向进行旋转无损校正,对垂直方向进行双线性插值错位偏移校正.实验结果表明该方法是快速有效的.     

基于现场可编程逻辑门阵列的车牌识别系统设计

车牌识别技术在交通管理与执法中发挥了重要作用,但是车牌识别率的提高一直成为难题。本文尝试基于Cyclone集成板运用现场可编程逻辑门阵列技术(FPGA)建立FPGA的硬件开发平台,使用Verilog语言研制一个车牌快速识别系统,设计了其中图像二值化、图像定位、图像分割、字符识别等算法并实现,经测试动态识别率达到95%以上。     

图像处理在车牌识别中的应用

车牌识别是智能交通的一个重要组成部分,系统一般包括车牌定位,字符分割和字符识别。对目前车牌识别领域的各种算法进行分析,总结和改进。实验结果表明,所提方法能快速有效的获取车牌信息。     

一种车牌自动识别算法研究

汽车车牌自动识别是智能交通管理的重要部分,对管理和监控车辆有重要作用.提出了一种车牌自动识别算法.首先提取摄像头拍摄到的车辆照片,对图片进行灰度化、图像降噪、二值化等预处理,然后对车牌号码进行定位、分割和归一化,再根据字符的特征用多级分类器对车牌号逐级分类,最后用模板匹配法对车牌号码进行识别,这种方法计算量低,准确度高...     

一种基于matlab车牌识别算法的研究

提出了一种车牌数字图像自动识别的算法,采用MATLAB语言编程实现仿真。该算法可以实现车牌图像的采集、处理、车牌定位、字符分割、字符识别,并且将车辆进出情况详细记录并保存下来,方便了小区或单位车主的通行,提高了车辆进出管理效率。     

数字图像处理在车牌识别系统中的应用

数字图像处理技术在车牌识别系统中的图像预处理起着关键的作用,介绍图像灰度化、图像去噪以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟图像处理的过程。实验证明文中图像处理方法用于车牌识别的有效性。     

车辆牌照识别系统综述

车辆牌照自动识别是智能交通管理系统中的关键技术。本文总结了目前汽车牌照识别系统的发展现状和存在的问题,分别从车牌定位、区域分割、字符识别这几个关键步骤以不同的理论角度对近年来国内外出现的车牌识别系统方法进行了综述。最后对车辆牌照识别系统进行了总结并提出今后一些研究方向。     

车牌识别技术在智能交通系统的应用研究

智能交通系统对于扼制交通违章,打击肇事逃逸,科学合理地解决交通问题,有着极其重要的意义。车牌识别技术是智能交通系统中的关键技术之一,包含车牌定位和字符识别这两项主要技术。针对当前传统的识别技术识别准确率不高,识别速度不快提出了一种基于小波分析的车牌定位快速算法,并且利用神经网络技术实现字符识别的算法。经过实际应用得出通过对车基于小波的车牌定位算法,可以较好的进行车牌定位,定位率可以达到96．3％以上。对字符的识别率可以达到85％以上牌的自动识别。提高了传统技术的自动识别效率。此车牌识别算法的速度和准确率在实际工程应用中达到交通监控集成系统的功能要求,取得了较好的运行效果。