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车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌自动识别系统的核心之一,然而对于真实的复杂背景下的图像,现存的基于特征的定位算法依然存在适应性差、鲁棒性不强的问题。提出了一种基于多重车牌特征的行列扫描线的定位算法,突破了原有的基于特征的行,列扫描算法中容易出现车牌区域错误判断的瓶颈。对于真实的具有复杂背景的图像进行实验后,得到了理想的定位效果。 相似文献
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提出了一种基于多颜色模型的车牌定位方法.首先把输入的RGB彩色图像转化到HSV和YIQ颜色空间,综合这两个颜色空间的信息进行颜色分割去除大量的背景干扰信息,得到了颜色为车牌照的一些区域.然后将颜色分割后的图像灰度化并分块,找出水平差分累加和最大的块确定车牌大致位置在原彩色图中实现车牌的粗定位.最后对粗定位图进行二次颜色分割得到车牌区域的信息利用投影法精确定位出车牌.实验结果表明该方法效果较好. 相似文献
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在车牌识别系统中,传统的模板匹配算法处理时间长,对笔画缺失或断裂的字符识别效果不好。为此本文提出一种基于多模板的匹配算法,首先构建三种类型的模板库,并在构建好的多模板库上进行模板匹配,整个过程采用分块匹配的方法来加速模板匹配的过程。 相似文献
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基于车牌底色识别的车牌定位方法 总被引:21,自引:3,他引:21
提出了结合汽车车牌纹理特征分析和颜色特征分析实现车牌定位的方法。以往的车牌定位技术主要是利用了车牌的纹理特征和形状特征,该文提出的方法是先进行纹理分析和形状分析,再进行色彩分析,从而尽可能多地利用车牌模式识别空间中的各种条件。得到边缘清晰整齐的尽可能小的车牌区域。这种方法明显地克服了单用纹理和形状分析时难以解决的车牌区域变大的问题。 相似文献
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基于颜色相似度的车牌定位算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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在研究现有车牌定位算法的基础上,提出了一种基于统计特征的启发式车牌定位算法。该算法利用图像金字塔结构将图像分级处理,将车牌区域字符密集特征量化为跳变特征,利用动态规划算法计算统计矩阵,根据事先实验得到的车牌跳变特征范围筛选统计矩阵得到候选矩形框。根据颜色特征,车牌尺寸特征,字符个数特征等筛选候选区域得到最终定位结果。大量实验表明,该方法能精确,高效地定位车牌并且对环境的适应能力比较好。 相似文献
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针对多车牌定位中候选区域过多和结构元素选择不合理的问题,提出了一种基于分块投影和形态学分块处理的多车牌定位方法。对车牌图像进行预处理和水平差分处理,应用分块水平投影方法粗略定位车牌区域,用形态学分块处理确定车牌的候选区域,最后用车牌的特征去除伪车牌,定位出多个车牌。仿真实验结果表明,该方法能减少车牌候选区域,提高多车牌定位的效率。 相似文献
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本文提出了一种基于结构特征和纹理特征的车牌定位方法:对车辆图像进行预处理,检测垂直方向的边缘,执行数学形态学操作,并利用车牌的结构特征粗定位车牌区域;提取车牌的纹理特征并构建特征向量,通过贝叶斯分类器来精确定位车牌区域。该方法不受车牌大小、位置等因素限制。对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量实验。实验证明:该方法定位率高,速度快,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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车牌定位是车牌识别系统中的关键步骤;利用车牌图像区域丰富的边缘信息以及车牌本身的特征,提出一种实用而有效的车牌定位方法;首先,将原始图像转换到灰度空间上,利用车牌丰富的图像边缘特征信息和数学形态学操作对图像进行粗定位;然后,根据车牌本身的特征量化5种不同的特征,通过贝叶斯分类器的训练,实现对车牌区域的精确定位;最后,通过实验对1500幅彩色图像进行测试,其有效率可达95.20%。 相似文献
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复杂图像中基于综合特征的车牌定位方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出一种综合多种特征的车牌定位算法.在纹理与形状分析基础上充分利用色彩信息,纹理有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位问题.大量试验证明该方法准确率高,鲁棒性好. 相似文献
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一种新的车牌定位与倾斜校正方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了在不同条件下对车牌进行定位与倾斜校正,提出了一种基于字符特征匹配的车牌定位与倾斜校正方法。该方法考虑到我国车牌首位字符为汉字的显著特征,利用标准车牌汉字库,采用特征匹配对车牌中的汉字进行定位。由于汉字在我国车牌中的位置严格固定,因此,对汉字的成功定位,也就实现了对整个车牌的定位与倾斜校正。对不同背景、不同光照条件下的车牌进行大量实验,结果表明该方法能够准确地进行车牌定位与倾斜校正,具有良好的鲁棒性。 相似文献
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本文提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法.该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的各自优势.对于字符可单独分割出来的一类车牌,本文提出了一种改进的神经网络来进行字符识别;对于字符不可分割或分割困难的另一类车牌,本文提出了一种基于四灰度加权相似函数模板匹配方法来识别字符.从而克服了单一方法很难同时识别这两类车牌中的字符的不足,同时可有效地提高车牌字符识别的识别率、识别速度或识别系统的泛化能力.实验结果表明:大多数情况下,该方法车牌字符识别率超过90%,识别时间不超过1 200毫秒,能更有效识别各种车牌中的字符,能更好地满足实际系统的要求. 相似文献
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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。 相似文献