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基于边缘颜色对的车牌定位新方法 总被引:47,自引:0,他引:47
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%。 相似文献
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基于边缘颜色信息的车牌定位算法 总被引:2,自引:0,他引:2
车辆牌照的自动识别是智能交通系统中的一项重要技术,而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点之一.提出了一种基于边缘颜色点对与扫描线相结合的车牌定位方法.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条线段,在线段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;通过扫描线搜索定位并分割出车牌区域.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.实验结果表明,算法能够实现车牌的快速精确定位. 相似文献
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研究了字符边缘色彩信息对车牌定位的作用.在HSV色彩空间中,字符边缘处色度、饱和度处于特定的较窄范围,分别提取出车牌底色色彩像素点和字符色色彩像素点,再利用图像水平方向纹理得到车牌底色纹理,最后排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点.实验结果表明,该方法适应性强、定位速度快,可在定位的同时确定车牌颜色. 相似文献
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基于颜色和纹理分析的车牌定位方法 总被引:81,自引:1,他引:81
针对复杂背景的车牌定位问题,提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型,首先在颜色空间进行距离和相似度计算;然后对输入图象进行颜色分割,只有满足车牌颜色特性的区域,才进入下一步的处理;最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断,并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法,它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少,而且,综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求,因而定位效果更好,应用范围更广。 相似文献
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提出了一种基于边缘颜色点对及其分布特征的车牌定位新方法。首先利用车牌区域背景与字符具有固定颜色搭配的特征以及边缘颜色点对的距离约束条件,对汽车图像进行多次滤波,完成对车牌字符边缘颜色点对的充分突出;然后根据边缘颜色点对分布的统计特征实现车牌的快速定位。实验结果表明,该算法是一种快速、有效的定位方法。 相似文献
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本文对目前比较常见的几种车牌定位技术进行了简要的介绍,并对它们的优、缺点进行了分析和比较。 相似文献
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车牌定位是车牌识别系统的关键技术,车牌定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。车牌区域的颜色特征是车牌的重要信息,针对车牌区域的颜色特征,论文提出了一套利用车牌区域的伴生与互补特征进行定位的算法。该算法利用车牌区域的颜色特征,快速定位到与车牌颜色有关的区域;然后利用车牌区域伴生与互补特性快速去除具有与车牌区域相同颜色的其他非车牌区域;最后使用投影积分进行车牌的精确定位。通过对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,准确定位率为98%。 相似文献
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车辆牌照的准确定位是智能交通中车辆牌照识别技术的关键,提出一种基于小波变换的车牌质心定位方法,该方法可以很好地解决复杂背景与光照下的车牌定位.经过小波分析的车牌图像利用数学形态学进行车牌特征提取,对特征提取后的车牌图像采用连通区域质心的方法对车牌进行定位,最终得到车牌的准确区域.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,是一种有效的车牌定位方法. 相似文献
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提出了一种基于FCM颜色聚类的车牌定位方法。首先应用高斯差分算子对图像进行二值化;其次进行中值滤波;然后利用形态滤波,基于车牌的结构特征进行车牌的粗定位;最后基于FCM颜色聚类进行车牌的精定位。对各种条件下采集的250幅车辆图像进行实验,定位率在98%以上,同时该算法对光照影响有很好的鲁棒性。 相似文献
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郑成勇 《中国图象图形学报》2010,15(11):1623-1628
车牌定位是车牌自动识别系统的关键。为了快速准确地进行车牌定位,提出了一种新的RGB颜色空间的车牌定位方法,该方法包括颜色特征提取、特征图像的二值化、形态学连通去噪、车牌候选区域检验4个步骤,同时针对传统颜色特征提取对光照变化敏感的问题,提出了一种不包含亮度信息的颜色特征提取方法;对于车牌候选区域的检验摒弃了常用的易受图像尺寸及图像分辨率影响的区域面积、宽高比、矩形度等几何特征,而是采用车牌字符数及字符排列的规则度作为判定的依据,并由此设计了一种车牌字符规则度的计算方法,用来检验车牌候选区域。通过对包含不同尺寸、不同光照条件的605幅图像进行车牌定位的实验表明,成功率超过96%,可见该颜色特征提取方法对光照变化不敏感,该车牌检验方法可适用于各种不同尺寸图像的车牌定位。 相似文献
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针对复杂背景下的车牌定位,利用目标区域的边缘梯度特性筛选出车牌边缘;选取合适的结构元素做数学形态学填充,得到车牌候选区域;融合车牌灰度纹理特征与颜色特征通过多判定机制剔除伪车牌区域,实现车牌的准确定位;通过实验对大量实拍的复杂背景下的车辆图像进行测试。结果表明,该方法准确率高、速度快,克服了传统算法对拍摄环境、光照条件、颜色、角度等较为敏感的问题,具有良好的定位效果。 相似文献