基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力.该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题.通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效.     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识剐领域的重要研究课题。这里运用MATLAB研究车牌识剐技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法．综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。     

车牌自动识别技术探讨

汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。该技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。     

复杂背景下的车牌自动识别系统

提出一种改进的模糊C均值聚类算法用来对车牌图像进行分割,算法中通过图像的灰度直方图来初始化聚类中心与聚类数目,并对聚类中的隶属度做了相应的修正。车牌的定位是根据水平灰度值的变化规律来实现的;字符的分割是根据字符区域中字符像素个数的垂直投影实现的。实验结果表明该算法能够获得较理想的车牌自动识别效果。     

基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别系统设计

文章提出了一种基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别方案。系统使用Vision Assistant的颜色阈值、高级形态学及光学字符识别等函数,实现了对车牌图像的预处理和车牌区域定位以及车牌字符分割、字符训练和识别,使用LabVIEW程序完成车牌的显示。使用数百张车牌图像对该系统进行验证,结果证实该方案是可行的,系统是可靠的,可以快速、准确定位和识别车牌。     

车牌实时识别方法的研究

介绍了基于图像分析的车牌实时识别的过程，提出了图像预处理、车牌提取、二值化、字符分割、识别理解等研究方法，通过实验仿真取得了令人满意的结果。     

一种自适应车牌识别系统设计方法

基于多种格式车牌的共性,提取车牌图像的纵向边缘,然后根据车牌区边缘灰度跳变和边缘密度等特征,采用一系列步骤去除无效和干扰边缘,保留类车牌特征区域;通过横向形态学运算,使类车牌区闭合,有效克服了形态学结构元素难以随车牌大小变化自适应选取的问题.基于扫描线种子填充算法来搜索车牌区域,利用颜色信息进行反色判断,并基于边缘检测的方法来进行车牌区域二值化,利用形态学和连通域检测方法进行字符的精细切分.对实际场景中大量车牌样本加以验证表明,算法准确率高,对车牌大小自适应性良好,具有较好实用价值.     

车牌自动识别系统中车牌分割的研究

本文提出了一种车牌自动识别系统中基于灰度图的车牌分割方法,根据中国车牌中文字笔画的垂直边缘特征,结合阈值迭代的方法,实现复杂环境下车牌的自动定位及分割。实验证明,该方法满足了系统实时性的要求,精确度达到９８％,具有较强的鲁棒性．     

基于自适应投影方法的快速车牌定位

定位是车牌识别技术的关键。针对传统投影方法的不足，提出了一种基于自适应峰区检测与投影的快速车牌定位方法，首先得到候选车牌区，然后根据车牌区的特征筛选出车牌区。实验结果表明该方法能对车牌快速准确定位。     

车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。     

基于HALCON的车牌识别研究

为了实现车牌字符快速准确的识别,基于Halcon软件提出了一种二次阈值的车牌定位方法,根据车牌在HSV颜色模式中S通道的纹理特征进行一次阈值,获取车牌候选区域,其次校正车牌候选区域,最后进行第二次阈值,通过字符区域的最大(小)行(列)值确定出精确的车牌区域;在字符分割模块提出了一种汉字分割与其他字符连通域法相结合的方法。实验结果表明,这两种方法简单快捷、识别正确率高。     

基于公路收费系统的车牌定位与字符分割算法

针对收费站点环境的特殊性,在使用新的边缘检测与图像二值化方法的基础上,提出了仅基于车牌特征信息进行车牌定位与字符分割的算法。经过现场检测,该算法定位与分割准确率较好,且具有很好的鲁棒性,车牌定位准确率为98．7％,字符分割正确率为99％。     

基于BP网络的车牌字符识别系统

1引言车辆牌照是汽车唯一的管理标志,通过它可以检索车辆的各项重要信息,实现车辆控制、运输安排、停车管理、自动收费和事故处理等功能。车牌识别技术大体上由图像实时采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个核心部分组成,其中字符识别是VLPR的关键技术,直接影响车牌的识别率。神经网络技术以其强大的分     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别

在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.     

一种基于灰度图像的车牌快速定位算法

在图像增强的基础上,对得到的二值图像进行处理从而得到特征图像,对特征图像进行水平扫描与垂直投影并结合车牌的先验信息来确定正确的车牌区域,实验结果表明该方法能够正确快速地定位车牌区域。     

改进的基于投影的车牌字符分割算法

车牌识别（LPR）是智能交通系统中的一个重要环节,而字符分割是车牌识别中的关键部分。文中提出了一种改进的车牌字符分割算法。首先,该算法结合了数学形态学与二维otsu算法,提高了车牌定位的准确性和抗干扰能力。其次提出了一种新的二值化方法,与传统方法相比,能有效地减少字符粘连,锚点等问题带来的干扰。最后使用投影法分割出字符。实验结果表明：该方法实现简单,分割质量好,效率高,便于下一步的字符识别。     

智能交通车牌自动识别系统的设计

利用图像增强、边缘检测首先对车牌图像进行预处理,然后利用基于边缘特征和形态学相结合的方法对车牌进行定位,接着进行字符分割处理,并采用神BP经网络字符识别算法对车牌进行识别,最终实现车牌自动识别。实验结果表明,该系统对车牌识别效果较好。     

复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割方法

车牌定位和字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤。提出了一个综合多种特征的车牌定位算法和一个基于模板匹配的字符分割算法,有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位和字符分割的问题。综合这些算法并结合字符识别核心,实现了一个完整的车牌照自动识别系统。该系统对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、鲁棒性好。