基于快速连通域标记的车牌字符分割

对车牌图像的二值图进行连通域提取可以解决倾斜带来的问题.提出了一种基于快速连通域标记的字符分割方法.先用改进的Otsu法对车牌图像进行二值化分割,之后基于快速连通域标记算法进行连通域标记,最后对各个连通域进行后续处理提取出全部车牌字符连通域.实验表明,改进的快速连通域标记算法克服了倾斜问题,而且有效地提高了连通域提取的速度,获得较好的字符分割的鲁棒性和实时性.     

一种新的车牌字符图像的提取方法

在车牌自动识别（LPR）系统中，从车牌图像中正确获得各字符有效信息的图像尤为关键。传统的车牌字符提取方法适应性不强，当不能拍摄车牌正面时获取的车牌图像存在着变形的问题，从而无法从中正确提取出字符。针对此问题，设计了一种基于Radon变换与最大全零列判决法相结合的车牌图像矫正算法来矫正车牌图像，再根据车牌字符分布特点使用了边界投影确定各个字符的边界，对车牌字符进行分割提取。实验证明，此方法能从各种情况下拍摄的车牌中准确分割出单个字符图像，并且计算量较小。     

复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法,提取车牌灰度图像边缘,实验结果显示该算法检测边缘的速度快,车牌区域轮廓清晰,采用投影法确定车牌区域,用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正,通过字符分割算法对车牌字符进行切割,有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验,结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割,具有较好的鲁棒性。     

基于投影和固有特征结合的车牌字符分割方法

根据车牌字符的固有特征,提出一种新的基于投影的车牌字符分割方法.该方法首先对车牌图像进行预处理,检测车牌倾斜角度,如果倾斜角大于指定角度则进行车牌倾斜校正,然后利用车牌的水平方向投影去除车牌的上下边框以及铆钉,对处理得到的图像进行二值化.再根据车牌字符的排列规则和字符间距的关系,利用车牌的垂直投影定位字符,先分割出第二个和第三个字符,从第三个字符开始分割出后五个字符,再利用已分割字符的知识来分割前两个字符,然后对分割出来的候选字符块进行处理,有效解决字符粘连和断裂的情况,最终实现车牌字符的准确分割.实验结果证明,该方法有较好的分割效果.     

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%.     

车牌字符分割新方法

根据车牌字符的排列规律和字符的几何特征,本文提出了一种基于第三字符定位的车牌字符分割方法。首先．该方法在车牌定位图像上定位出车牌的第三字符,再进行字符区域的分裂和合并,针对字符缺损情况,进行了字符区域扩展,而且对字符区域高度进行了调整,最终实现了车牌字符的精确分割。     

字符分割前车牌图像的预处理

本文针对车牌图像的特点提出了一种针对字符分割的车牌图像预处理方法。该方法首先将定位出的彩色图片进行彩色图像的灰度化处理,再进行目标增强、二值化、去除铆钉干扰、倾斜校正,从而实现车牌的精确定位,为字符分割做好准备。实验结果表明,该方法处理效果好,对光照不均、对比度低、污迹及倾斜度较大的车牌图像具有很好的鲁棒性。     

复杂背景下的车辆牌照字符提取方法研究

针对复杂背景中字符难于提取的问题，提出了 一种通用的提取字符的方法．该方法很好地利用了字符固有的特性，先对图像进行基于变分 法的自适应二值化，再用一种快速区域标号算法求取连通域，然后对连通域进行处理，提取 出字符行，最后进行倾斜校正．实验结果表明，该方法简单可行，成功率达到了96%以上．     

基于最小字符投影的车牌图像错切校正方法

为解决车牌图像倾斜对字符分割与识别带来的不利影响,提出一种基于字符投影的车牌图像错切校正方法.对旋转后的车牌字符区域向水平坐标上投影,利用最小投影距离获取水平错切角,采用二维几何变换对图像进行校正.试验结果表明,该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强,具有较高的鲁棒性.     

利用反馈的车牌字符分割算法

字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。