基于灰度跳变的车牌自动识别技术

探讨了汽车牌照识别系统的关键技术并介绍了一种实现该系统的简单方法：利用车牌字符与背景的灰度跳变实现车牌的快速提取，利用投影法进行字符分割，利用字符的层次轮廓特征分类别地识别车牌字符。     

基于灰度跳变的车牌自动识别技术

探讨了汽车牌照识别系统的关键技术并介绍了一种实现该系统的简单方法:利用车牌字符与背景的灰度跳变实现车牌的快速提取,利用投影法进行字符分割,利用字符的层次轮廓特征分类别地识别车牌字符.     

基于色彩转换和投影的车牌定位方法

为了设计出一种能够快速自动识别定位车牌的方法,首先对获得的彩色车牌图像进行灰度化和二值化,然后对经二值化处理的车牌图像进行水平和垂直投影,同时充分利用车牌的几何特征,共同完成车牌的区域定位。经VC＋＋验证表明,该方法定位速度快,定位精度较好。     

基于HSV空间的创新型车牌定位方法

在HSV空间中,将车牌底色用1表示,非车牌底色用0表示,实现二值化.用二分法扫描滤波后的区域,对黑白变化特征进行识别,完成车牌粗定位.在灰度图像中对提取后的车牌区域进行直方图统计.大于或等于车牌字符灰度值的像素赋值为1,否则为0.然后进行特征提取及投影分析,实现车牌精定位.     

一种基于彩色纹理特征的车牌定位方法

准确快速的车牌定位是汽车牌照自动识别系统的一个重要环节．利用Roberts算子对车牌图像进行边缘检测,根据车牌的彩色纹理特征和灰度跳变特征,提出了一种基于彩色纹理特征的车牌定位新方法,利用采集的80幅车牌图像,在MATLAB环境下进行车牌定位实验,定位准确率达92．5％,实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性．     

车牌定位算法研究

这里针对传统车牌定位技术中遇到的难点,提出了基于垂直边缘提取的车牌粗定位与行扫描再定位的车牌定位算法,并对算法的具体工作流程作了详细介绍。     

一种基于HSV空间和纹理特征的快速车牌定位方法

提出了一种基于HSV空间和纹理特征的快速车牌定位方法。该算法利用车牌区域固定的颜色特征,可快速、准确地定位到与车牌颜色有关的区域。针对不同的背景和不同的车辆,抽取了150幅图片进行测试,定位成功率为97.6％,平均定时耗时为28ms。实验表明,该方法是一种在HSV空间利用颜色和纹理特征进行定位的算法,通用性强,灵活有效。     

车牌定位的研究与实现

针对车牌定位中存在的由于光线不足、环境恶劣、车牌背景复杂、车牌磨损等干扰因素导致的定位不准、车牌模糊等问题,提出一种有效的快速定位方法。该方法将图像预割和双边滤波用于车牌定位的预处理中,提高图片质量。然后对处理后的图像进行边缘检测,最后通过线扫描定位车牌。实验证明该方法能够准确快速的定位车牌。     

基于Codec Engine下车牌定位方法研究

该文针对车牌识别中的定位问题,在传统水平和垂直投影法基础上,提出了基于启发式筛选的车牌定位算法,以提高车牌定位准确率.车牌定位算法通过Codec Engine框架,快速移植到DM6446处理器平台.实验表明,基于启发式筛选的定位算法可有效实现车牌的定位,Codec Engine框架可实现算法快速移植,运行稳定、开发简单...     

一种基于二值图像灰度变化特征的车牌定位方法

本系统提出了一套简洁高效的车牌定位的方法。首先对图像进行预处理,提高图像的质量,强化图像区域;接着采用一种基于二值图像灰度变化特征进行定位的方法,根据灰度的跳变搜索车牌区域,再利用车牌几何形状的特点对候选区进行筛选,得到车牌位置。实验证明,该算法简单、高效、实用,定位速度快,对采集的图像数据库的实验效果较好,基本很少出现定位错误或切割掉有效边缘信息的情况。     

基于颜色的汽车牌照定位技术研究

汽车牌照定位是汽车牌照自动识别系统中第一个环节,定位的准确与否对系统起关键性的作用。结合我国汽车牌照的特点,对近几年来国内车辆牌照识别系统研究中出现的另一种新思路,即基于颜色的汽车牌照定位方法,进行了全面的综述,并从中得出一个重要发展趋势。     

汽车牌照自动识别系统的设计和研究

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术.车牌识别包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别等5个核心部分.这里提出一种基于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.该方法可以解决在有噪声和光照恶劣情况下车牌定...     

灰色理论的改良种子算法在车牌定位中的应用

在车牌识别系统中，核心问题在于识别牌照中的字符，而其关键又在于文字目标所在区域的定位。研究提出了一种基于灰色理论的改良种子算法，并将其用于车牌定位系统中。实验结果表明，即使在复杂背景及非均匀光照条件下，应用该方法也能准确实时的定位车牌。     

一种改进的车牌图像二值化及定位算法

就车牌图像中的光照和污损的复杂特征,对车牌预处理、边缘提取及二值化和车牌定位进行了一系列分析研究。通过设计一种边缘提取与二值化结合的预处理算法,利用提出改进的增加三角点的角点定位算法,设定优先级的四角点、三角点和对角点方法对车牌进行定位。经改进后的算法,能有效对车牌鉴别算法对搜索到的车牌区域进行鉴别,从而提高了车牌定位的准确率和速度。     

一种车牌识别系统的设计

基于像素精确定位方法来实现车牌定位,然后对车牌进行灰度化、二值化处理,避免了对整个汽车图像先图像处理后车牌定位的繁琐过程,将改进的模板匹配算法应用于字符识别中,最后,利用MATLAB的图形用户开发环境设计出了本系统的测试平台,经过大量车牌样本验证,该车牌识别系统准确率较高.     

车牌提取方法研究

提出了一种基于模糊边缘检测和纹理特征的牌照提取方法。首先由投影法确定车牌候选区域，然后由12个边缘模板计算每个候选区域中边缘两侧的平均灰度差，并作出灰度梯度的二维直方图。据此确定每个候选区域模糊边缘检测中广义渡越点的值。然后根据车牌区域特点来提取牌照。经测试，该算法简单快速、定位准确，为后继字符分割和识别做了较好的预处理工作。     

车牌识别系统中车牌定位及倾斜矫正算法研究

为了提高车牌定位的实时性和有效性,利用车牌的几何特征和纹理特征,提出了基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法.由于车牌图像摄取的特殊性,使得拍到的车牌图像有不同程度的倾斜变形,而倾斜的车牌很难被分割和识别,必须对车牌定位之后的车牌图像进行倾斜矫正,该文给出了基于Radon变换的倾斜矫正算法.实验结果表明该车牌定位算法和倾斜矫正算法都是快速有效的.