一种快速的车牌定位与提取算法

针对现有的车牌定位的各种局限性,本文提出了一种基于图像二维区域能量的车牌定位算法,给出了该算法实用公式,并给出了基于图像能量的车牌提取算法以及车牌区域的验证方法。该方法充分利用了车牌的纹理复杂、对比度鲜明、外型规则等特征构造能量图像,并对原有的能量算法进行了改进。其明显的优点是可以避免直接对图像进行二值化时阈值难以确定的问题以及光照情况对颜色的影响。大量的实验表明,该算法不仅简单、快速、准确率高,而且对车牌区域的噪声有很好的抑制作用。     

一种快速车牌定位算法

提出一种快速的车辆牌照定位算法,对获取的车辆图像进行相应预处理后,根据图像的纹理特征,分析牌照区域字符分布情况及变化规律,利用车牌号码区域像素值的变化频率,在一个特定范围内进行水平和垂直方向上的定位,从而准确地得到车牌区域。实验结果表明,本文提出的算法能够较好地快速定位车辆图像中车牌区域。     

复杂背景下快速车牌定位方法研究

在YUV颜色空间内,根据车牌图像的纹理特征,充分利用车牌图像的三个分量彩色信息,提出了一种基于彩色边缘的车牌定位方法。该方法利用车牌区域竖直边缘异常丰富的特点,采用一种针对性很强的边缘提取算子,对Y,U和V三个颜色分量分别进行竖直边缘提取;三个分量图像竖直边缘提取之后,依据一定的准则,融合三个竖直边缘图像,得到原彩色图像的边缘。试验结果表明,与一般的单纯灰度图像边缘提取相比,该方法能更准确地定位车牌;并且经边缘提取之后,非车牌区域的边缘所剩很少,使车牌区域搜索部分变得异常简单,从而极大地减少了系统的运算负担和时间开销,满足系统实时性的要求。     

一种自适应车牌图像定位新方法

针对不同尺寸车牌图像的定位问题,提出了一种新的自适应车牌定位方法.该方法首先根据车牌区域的共性来提取图像的纵向边缘;然后由车牌区纵向纹理和边缘密度等特征,采用一系列步骤自适应去除干扰边缘来保留类车牌特征区域;最后通过横向形态学运箅使类车牌区闭合,以有效地克服以往形态学结构元素难以随车牌尺寸变化自适应选取的问题;同时提出了根据场景实际情况,选用灰度调整和颜色来判别模块的观点.通过实际场景中大量车牌样本的验证结果表明,该算法不仅准确率较高,而且自适应性良好,具有实用价值.     

一种新的快速自适应车牌定位方法

针对现存车牌定位方法自适应性差和鲁棒性不强的情况。本文提出了一种新的快速自适应车牌定位算法．此算法结合图象中车牌区域的纹理特征、灰度和边缘投影信息定位车牌。经对不用场景、不同光照、不同车型的汽车图象的实验表明该算法具有快速，鲁棒性强，自适应性好的优点。     

一种精确高效车牌定位算法

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识别系统的核心技术之一。本文提出一种精确高效的车牌字符定位算法,该算法采用差分来描述灰度变化进行初步定位,并对不同类型的车牌使用不同的二值化处理方法。实验表明,该算法快速有效。     

多信息融合的快速车牌定位

目的车牌定位是车牌识别的关键步骤之一,为提高车牌定位的准确率和定位速度,降低误检率,提出一种基于多信息融合的快速车牌定位方法。方法首先,通过边缘密度信息快速排除大量背景区域,有效提高定位速度;其次,根据车牌字符的分布信息精确定位车牌;最后使用基于模板匹配的车牌字符分割方法进行车牌字符分割,通过验证所分割出的字符是否是数字或字母来验证所定位区域是否车牌,去除误检车牌区域。结果在9 980幅图像上进行测试,定位准确率为97.9%,平均定位时间为16.3ms。实验结果表明,本文方法可以在各种条件下快速而准确地定位车牌。结论融合多种特征的车牌定位方法,通过提取车牌对应的环境信息,排除了大量的背景区域,加快了车牌定位的速度;根据车牌的结构信息定位车牌,并通过车牌的部件信息,实现合法性验证,提高车牌定位的准确率。通过多种信息的融合,有效改善了车牌定位的效果。     

一种车牌识别系统中的混合车牌定位方法

提出了一种新的粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法.首先采用一种基于垂直边缘和车牌句法的车牌粗定位算法,确定车牌候选区域,剔除伪区域,粗定位可以快速地将车牌从原始车辆图像中截取出来,同时精确确定车牌的上下边界.然后再进行基于旋转差分投影的车牌水平精确定位与倾斜校正,由于水平定位和倾斜校正同时进行,提高了水平分割的精度并降低了定位时间.实验表明该混合方法能快速、精确地进行车牌定位,有效地解决了复杂背景下的车牌定位精度不高的问题,同时对模糊车牌具有很强的抗干扰性.     

一种边缘检测与扫描线相结合的车牌定位算法

提出了基于边缘检测的二值化与扫描线相结合的车牌定位方法。实验表明该方法能够快速、准确地定位车牌,且抗干扰能力强,定位准确率在99%以上,光照和天气对其定位结果影响很小。     

一种蓝底车牌的快速定位技术

车牌定位是汽车车牌识别的一个重要的环节,在研究汽车车牌定位的过程中,发现了一种可以快速定位汽车车牌的新技术。针对蓝底车牌不反射蓝色光的特点,提出了一种基于彩色图像蓝色通道进行车牌定位的算法,算法首先根据蓝色通道数值过滤其它通道的颜色,使用几何形态检测技术对过滤后的图斑依次进行检测,最后剩余的区域极为车牌区域。实验证明该方法能够快速的查找到图像中车牌的位置,法计算量小,速度快。适合在实时性要求高的场合使用。     

基于小波变换的车辆牌照定位研究

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.     

融合边缘检测与HSV颜色特征的车牌定位技术*

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.车牌区域具有空间特征--边缘信息丰富,颜色空间信息--伴生与互补特性.若利用边缘特征丰富进行定位,受对比度及噪声影响较大;利用颜色信息受车身颜色及光照影响较大,误识率较高.针对这一特点,提出了一套融合灰度边缘检测与车牌区域特有的颜色特征,准确进行车牌定位的算法.对200幅各种情况下从交通卡口获取的实测彩色图像进行试验,准确定位率为99.5%.     

一种新的车牌定位与倾斜校正方法

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。     

自适应复杂天气的车牌定位方法

针对传统的车牌定位算法受天气、光照影响而造成的低定位率问题,提出了一种自适应的车牌定位算法。算法根据车牌颜色特征和图像清晰度判断不同天气及对比度,利用小波系数调整法调整图像对比度,最后利用垂直投影和模板匹配相融合的方法进行车牌定位。所提出的定位算法具有广泛的适应性和较高的车牌定位率,可以在晴天、阴雨天、雾天、傍晚等多种不同光照条件下,对不同对比度的图像进行车牌定位。实验结果表明,该定位方法的车牌平均定位率达到93.4%。     

汽车牌照定位的削峰填谷自适应算法

提出一种针对汽车牌照定位的削峰填谷自适应算法。该算法首先对获取的彩色图像进行灰度化、灰度拉伸、边缘检测等处理,以突出车牌所在区域;然后对检测结果进行垂直投影,针对投影进行削峰填谷的自适应操作,获得车牌所在区域的左右边界;再对左右边界内的图像进行水平投影,并对投影进行削峰填谷的自适应操作,获得车牌所在区域的上下边界,从而最终确定车牌在原图像中的具体位置。实验结果表明该方法定位速度快、准确率高,实用性强。     

基于FCM颜色聚类的车牌定位方法

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。     

一种新的车牌定位方法及应用

针对现有车牌定位方法的局限性,提出了一种基于灰度图像求取卷积能量极值区域的车牌定位新方法。该方法充分利用车牌的纹理复杂、对比度鲜明、外型规则等特征构造车辆图像的能量图,然后通过选取能量区域定位车牌。其明显优点是,避免了常见方法中直接对图像进行二值化时阈值难以确定的问题。大量实验表明该方法计算简单,准确率高,鲁棒性好。最后说明了如何应用该方法进行车速测量。     

基于OpenCV的车牌定位方法

提出一种基于开源视觉库OpenCV从复杂环境中准确定位车牌的方法.利用车牌的颜色特征,将原图像分别在HSV颜色空间和RGB颜色空间下处理得到两幅二值图像;根据这两幅二值图像的纹理特点,在HSV颜色空间下得到的二值图像定位出车牌的上下边界,再按照定位出的上下边界坐标从RGB颜色空间下的二值图像上水平切割出车牌区域;根据车牌的几何特征,从切割出的水平区域中得到精确的车牌区域.实验结果表明,该方法能够快速、准确定位出车牌,还具有很强的抗干扰性.     

基于HSV色空间的车牌定位综合方法

提出一种基于HSV色空间的车牌定位的综合方法,该方法的主要优点是避开了以往车牌定位方法中无法寻到合适的全局阈值的缺点。在HSV色空间内,构造5级灰度图,直接根据车牌颜色的不同来进行灰度化处理,再利用灰度形态学平滑方法进行消噪,利用字频统计等方法进行分析和判断,最后用投影法分割出汽车牌照。该方法充分利用牌照的底色、纹理、以及几何特征等,实验表明该方法具有较好的精确度,并且在不同的背景下定位的有效性。     

常用车牌定位算法浅析

车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题,许多学者研究发展多种车牌定位算法.简要介绍和比较了目前比较常见的几种车牌定位方法进行了.