基于色彩饱和度和字符特征的汽车牌照定位

在分析汽车牌照底色与字符颜色关系的基础上提出了一种利用色彩饱和度信息和牌照字符特征的汽车牌照定位分割方法.该方法不同于以往的基于色彩的分析方法,避免了在由RGB向HSV转换过程中大量的浮点运算,提高了运算效率,并且能够有效地克服光线和天气条件的影响,具有很好的抗噪性能,定位精度高.     

汽车牌照定位与字符分割

基于数字图像处理和模式识别技术的汽车牌照自动识别技术是汽车牌照识别系统的关键技术。研究汽车牌照定位和字符分割技术,实现了汽车牌照图像的预处理、基于水平投影和垂直投影算法的汽车牌照定位和基于垂直投影特征值分割算法的汽车牌照字符分割。实验结果表明,该算法能有效快速定位汽车牌照和准确分割汽车牌照字符。     

彩色汽车图象牌照定位新方法

汽车牌定位是一个公认的较难解决的图象侵害问题。目前已经实现的分割主要局限于灰度图象,且定位效果仍易受阴影和光照等条件的影响。为解决彩色图象牌照定位问题,提出了彩色图象边缘检测算子ColoPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法ColorLP,其充分利用了颜色信息和牌照特点。ColoPrewitt算法简单,全面作用在颜色空间的3个分量上,在彩色牌照定位的边缘检测中具有传统算子无法比拟的优势,实验表明,检测出的牌照区域完整,且与背景易于进一步剥离,由此可见,ColorLP定位牌照区域准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的牌照定位,且通过性较好。     

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。     

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。     

基于边缘特征和神经网络的汽车牌照定位算法

汽车牌照定位是一个较难解决的图像分割问题,神经网络为此问题的解决提供了一个有力工具。文中提出了一种新的基于字符边缘特征的定位算法,它通过滑动窗口抽取样本并输入神经网络,对比其输出的特征向量来描述图像中以滑窗左上角顶点为标记的不同位置的边缘特性,结合统计优选的方法提取车牌。实验结果表明:该车牌定位算法识别精度高,速度快。     

基于边缘特征和神经网络的汽车牌照定位算法

汽车牌照定位是一个较难解决的图像分割问题,神经网络为此问题的解决提供了一个有力工具.文中提出了一种新的基于字符边缘特征的定位算法,它通过滑动窗口抽取样本并输入神经网络,对比其输出的特征向量来描述图像中以滑窗左上角顶点为标记的不同位置的边缘特性,结合统计优选的方法提取车牌.实验结果表明:该车牌定位算法识别精度高,速度快.     

车辆牌照上英文和数字字符的结构特征分析及提取

为了研制高性能的车辆牌照自动识别系统,在详细分析车辆牌照上英文和数字字符结构特点的基础上,选择字符图象中的闭合曲线作为其整体特征,将笔画端点,三叉点和四叉点作为其细节特征,同时将笔画中的拐角点作为其辅助结构特征,三者可分别用于字符的粗分类,细分类和相似字符区分,进而提基于图论和细节点特征的闭合曲线检测算法以及基于二值图象外边缘轮廓线的笔画拐角点检测算法,将上述结构特征用于车辆牌照上英文和数字字符识别,测得识别率达96％,用PⅢ550计算机完成结构特征抽取和字符识别所用时间约20ms／字符,表明这些结构特征适用于车辆牌照上英文和数字字符的快速识别。     

基于属性运算的汽车牌照区域定位算法

现有的复杂背景下汽车牌照定位算法,大都是基于牌照水平或者近似水平的前提,如何处理倾斜情况下牌照定位是一个尚待解决的问题。本文提出了一种基于属性开运算的汽车牌照定位算法,其处理结果与牌照的倾斜角度无关,并成功地应用于交通监控系统中。     

蓝底白字汽车牌照的定位方法

汽车牌照的定位是牌照识别的第一步，定位的准确与否将对后续操作起关键作用。本文提出了一种基于多方法的车牌定位策略。首先利用颜色信息对输入图象进行彩色粗分割，得到了颜色为车牌照的一些区域。然后将分割结果中的伪目标区域分为两类：一类是与牌照颜色先进的背景，一类是可能和牌照颜色先进的汽车外壳，分别进行处理，最终利用投影法得到准确的车牌位置。实验结果表宁该方法效果较好。     

基于字符边缘颜色多分量信息的车牌定位方法

针对复杂环境下的车牌定位,提出利用车牌字符边缘颜色多分量信息特征的定位算法,分别提取车牌底色像素点和字符色像素点,排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点。由于字符色与底色的相互影响,字符边缘处色度、饱和度分量都有较窄的范围,可缩小车牌的搜索区域。结果证明该特征有助于车牌的准确定位,可确定车牌颜色,同时运算多在二值图上进行,速度快。     

利用综合特征的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一.提出利用结构特征、纹理特征和颜色特征的车牌定位新方法.首先,利用顶帽变换抑制背景;其次,进行垂直边缘检测和形态滤波,通过结构特征进行车牌粗定位;再次,对候选区域的垂直投影应用一维小波分解滤噪,然后重构垂直投影,计算纹理统计量并构造纹理特征向量,应用BP神经网络识别车牌的字符纹理进行车牌的再定位;最后,对候选区域进行基于边缘颜色对的彩色边缘检测,根据其水平投影值进行车牌的精定位.对各种条件下拍摄的314幅含有车牌的车辆图像应用本算法,定位准确率达到98.7%.     

基于字符检测的车牌定位方法

提取车牌字符的Haar特征作为输入,通过级联的神经网络分类器对其进行识别,以定位车牌字符的位置,并根据所得车牌字符位置的相对关系确定车牌位置。该方法不需要进行倾斜矫正,减少了车牌定位后进行字符分割时的工作量。实验结果表明,该方法能准确快速地定位并分割车牌。     

基于数字图像处理的车牌定位方法的研究

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,其应用范围十分广泛。对车牌定位方法进行了初步研究,以模式识别、数字图像处理、计算机视觉技术为基础,使用M atlab软件对图像预处理、边缘检测等算法进行了必要的仿真实验,获取了车牌区域。对摄像机拍摄车辆的图像进行分析处理可以得到汽车的车牌号码,从而完成整个识别过程。     

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性.     

基于颜色相似度的车牌定位算法

针对车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,提出了一种新的车牌快速定位方法。该方法是在HSV模式下进行的,首先在颜色空间下,对车身的每一行颜色进行相似度的计算,再将相似度大于阈值的颜色去除,然后进行水平与垂直投影,同时利用车牌位置、长宽比例信息,精确地定位出车牌。这种方法对不同光照条件下,不同颜色的车辆,不同颜色的车牌均具有良好的适应性。实验表明该方法定位准确,运算速度快,能满足实时性要求。     

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．首先进行彩色边缘检测,然后以每一边缘点为中心,垂直于边缘方向取一线形窗口,在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色,若是,则保留为候选车牌边缘点;然后进行形态滤波,剥离不符合车牌结构特征的区域,最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法,定位准确率达到98．2％。     

基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

提出一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下，图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息，为突出车牌字符和图像中其他信号特征的差异，定义了一个亮度矩函数，用于搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明，该方法定位准确率高、速度快。     

基于字符结构知识的车牌汉字快速识别技术

车牌汉字识别效率一直是制约车牌自动识别系统推广应用的瓶颈。采用多级分类方法,充分利用车牌汉字图像的空问结构特征(像素空间分布投影,字符的笔段类型、数量及拓扑关系等)可实现车牌汉字的快速辨识。实践表明,该方法能快速从车牌汉宁图像中辨识出汉字字符,识别准确度可达98％。