基于现场可编程逻辑门阵列的车牌识别系统设计

车牌识别技术在交通管理与执法中发挥了重要作用,但是车牌识别率的提高一直成为难题。本文尝试基于Cyclone集成板运用现场可编程逻辑门阵列技术(FPGA)建立FPGA的硬件开发平台,使用Verilog语言研制一个车牌快速识别系统,设计了其中图像二值化、图像定位、图像分割、字符识别等算法并实现,经测试动态识别率达到95%以上。     

基于数学形态学和颜色特征的车牌定位方法

为了解决单一车牌定位算法在复杂背景中定位效果不理想的现状,提出一种数学形态学和颜色特征相结合的算法对车牌进行定位.首先利用最大类间方差法（Ostu算法）找到一个最佳的阈值,根据所得阈值把得到的灰度图像二值化,然后采用一种改进的数学形态学算法对图像进行边缘检测,最终结合数学形态学和车牌颜色特征进行准确定位.实验表明该算法明显优于传统或单一的车牌定位方法,定位准确率高,对背景限制少,应用范围广.     

复杂环境下的车牌定位方法研究

车牌定位是车牌识别的关键步骤,而由于室外环境的变化,对稳定的车牌定位方法提出较高要求。快速准确的车牌定位能为最终车牌识别提供重要保障。通过提取彩色图像的水平梯度边缘图像,对其进行基于积分图像的二值化,并对图像进行连通域处理,将纹理丰富的车牌区域提取出来。通过实验证明该方法简单有效,能够满足复杂场景的车牌识别需要,具有较强的鲁棒性。     

一种车牌自动识别算法研究

汽车车牌自动识别是智能交通管理的重要部分,对管理和监控车辆有重要作用.提出了一种车牌自动识别算法.首先提取摄像头拍摄到的车辆照片,对图片进行灰度化、图像降噪、二值化等预处理,然后对车牌号码进行定位、分割和归一化,再根据字符的特征用多级分类器对车牌号逐级分类,最后用模板匹配法对车牌号码进行识别,这种方法计算量低,准确度高...     

基于小波变换与形态学的车牌定位方法

针对信号噪声环境下的车牌定位问题,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像定位方法.该方法先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出车牌的边缘;然后用数学形态学方法对阈值二值化后的边缘图像进行系列形态运算,进一步消除无用信息;最后用基于车牌底色识别的方法进行车牌定位.实验结果表明,该方法定位效果好,适于有噪声的车牌图像进行定位.     

基于字符纹理特征的快速定位算法

针对现代(智能)交通中的车牌自动识别系统给出了一种快速的车牌定位算法。该算法结合有效的图像预处理增强方法,通过对车牌一维字符特征搜索,能够快速地定位车牌。大量实验结果证明本算法定位速度快(<50ms, PII300),准确率较高(>95%)。     

一种基于颜色和灰度跳变的车牌定位方法

通过对现在的车牌定位方法进行研究,提出了一种粗细相结合的车牌定位方法,即利用颜色特征和灰度跳变结合来确定车牌位置,首先利用车牌的颜色特征将车牌可能区域从整幅图像中确定,然后将经过图像处理技术和基于ostu二值化方法初步定位的图像变为差分图,根据白色点数来确定灰度跳变次数,再根据灰度跳变来确定车牌的具体位置.实验结果表明：这种方法对车牌的定位较为准确,对噪音的抗干扰性强,定位速度快,符合实时性的要求.     

机动车牌自动识别软件技术分析

探究图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用步骤。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正、车牌图像二值化处理等步骤,对车牌字符的识别进行分析,同时参照大量的实验结果,对自动识别技术进行修正。     

基于OpenCV的车牌检测

为了获取车牌图片,提出了一种基于开源计算机视觉库OpenCV的车牌检测方法。车牌提取过程为导人原图、二值化处理、边缘提取、去噪处理、有兴趣城提取、有兴趣区域替换等过程,通过OpenCV的引入,很好的提取出了车牌的图像,简化了程序,节省了处理的时间。     

基于纹理及小波分析的车牌定位方法

提出了一种基于纹理和小波分析的车牌定位方法。针对图像背景复杂,且车牌所占比例较小的特点,提出了一种确定基元分类阈值的二值化方法;根据车牌字符分布规律,提出了二值纹理基元分析方法,提取车牌候选区域;基于小波分析提取车牌区域竖笔画特征,采用隶属度定量表征车牌竖笔画特征、位置特征及形状特征,给出综合这些特征、从候选区域提取车牌区域的方法。测试结果表明,该方法正确定位率超过96%     

图像彩色化方法研究进展

目的介绍典型图像彩色化的实现方法及其原理,总结分析图像彩色化方法的特点和应用场景,结合最新研究进展,提出图像彩色化技术以后的研究方向和发展趋势。方法按照图像彩色化技术实现手段分类,对国内外图像彩色化技术研究领域的相关方法进行系统介绍,对比分析基于偏微分方程、图像融合、图像分割的图像彩色化方法及其特点。结论在将来的研究工作中,将图像彩色化技术与其他学科结合,利用计算机的快速处理能力、硬件优势以及丰富的软件资源,并根据应用场景和算法特点,选择合适的图像彩色化方法,可以更好地提高图像处理效率和视觉效果,实现图像彩色化的精准应用。     

基于稀疏表示的车牌图像超分辨率算法研究

介绍一种应用于车牌图像的稀疏表示超分辨率算法,依据稀疏表示理论,自然图像在合适的过完备字典下总存在稀疏的表示,为输入的低分辨率图像寻找一个稀疏表示,用稀疏系数来生成高分辨率输出图像。通过对低分辨率和高分辨率图像补丁的联合训练生成字典,该字典提供低分辨率图像补丁的稀疏表示,用来生成高分辨率图像补丁。     

基于HSV色彩空间与数学形态学的车牌定位研究

车牌识别系统在高速路收费口与住宅小区车库管理中得到越来越多的应用,车牌定位是整个识别系统实现的前提.基于灰度图像的定位方法和基于彩色车牌图像的定位方法,实现效果均不大理想.在充分利用车牌先验信息的基础上,提出基于HSV色彩空间与数学形态学的车牌定位方法.先利用色彩信息对可能包含车牌目标的区域进行过滤,再利用数学形态学技术生成连通区域,判断并生成正确的车牌区域,最后,使用radon变换进行倾斜校正.     

Radon变换在倾斜车牌图像校正中的应用

倾斜车牌图像的校正是车牌识别中的重要环节之一.根据Radon变换思想,对三种倾斜方式提出了相应的校正方法.用数学形态学的方法对车牌图像进行边缘检测;利用Radon变换检测车牌倾斜角度,对水平方向进行旋转无损校正,对垂直方向进行双线性插值错位偏移校正.实验结果表明该方法是快速有效的.     

实时数字车牌定位算法

交通车辆的自动车牌识别系统由于其广泛的商业应用,是一项具有挑战的研究领域。第一步同时也是非常重要的就是把从摄像机捕获的图像进行车牌定位。在车牌定位和车牌数字识别方面,大量的文献讨论这个问题。然而,其中的人大多数只限于特定的环境。例如场景不是很昏暗、背景不是很复杂等等。目前,研究的车牌定位系统,是基于新型的多阶段的方法,通过对比拉伸的灰度图像的垂直边缘梯度进行分析,实验证明这种方法对于89．2％的车牌有效。     

一种基于灰度差阈值的快速车牌定位方法

智能交通系统(ITS)在现代交通中扮演了越来越重要的角色,车牌识别是智能交通管理中一个重要的环节,车牌识别由预处理、车牌定位、字符分割和字符识别组成,本文从预处理和车牌定位入手,提出了一个运算简单、运行速度快的车牌定位方法。采用图像灰度差阈值生成二值图,利用汽车牌照字符和底色的纹理特征找到车牌位置的新方法。     

基于数学形态学的印刷网点图像分割方法

印刷显微网点图像的分割是实现印刷质量在线检测的基础.在对网点图像进行灰度化、图像增强、二值化处理的基础上,采用数学形态学方法构成的噪声滤除器对网点图像进一步去噪处理,使最终网点图像分割取得了良好效果.     

车牌识别系统中车牌照片边缘检测

车牌图片预处理是汽车牌照识别系统中的一个重要的环节,预处理的好坏对车牌系统识别率影响很大。如何检测车牌照片的信息并适合计算机识别一直是研究的热点。在对车牌特征分析的基础上,提出一种最简车牌照片边缘检测算法,并通过与经典算子进行比较来突出该算法的优势。     

一种基于正则化和Watson视觉模型的图像指纹算法

大量多媒体应用的发展使得数字图像很容易地被非法操作和篡改,提出一种基于图像正则化和视觉特性的图像指纹算法,可以有效地实现图像的认证和识别.首先对图像进行正则化预处理,消除几何形变对图像的影响,然后对图像进行分块DCT变换,利用Watson视觉模型对DCT系数进行处理,增大人眼敏感的频域系数在计算图像特征时的权重,经过量化形成最终的指纹序列.在图像指纹序列生成过程中,加入密钥控制,提高了指纹的安全性.实验结果表明,该方法的冲突概率在10-7数量级,对JPEG压缩、旋转、缩放等操作具有较好的稳健性.     

基于遗传算法的干涉图像样的最佳熵研究

将遗传算法用于计算云纹干涉图像的二值化阈值，提出基于改进遗传算法的图像分割方法，采用Otsu公式，找出分割图像最优阈值。通过算法实现表明，利用遗传算法所得到的最佳阚值进行二值化处理，效果非常好。