基于色彩饱和度和字符特征的汽车牌照定位

在分析汽车牌照底色与字符颜色关系的基础上提出了一种利用色彩饱和度信息和牌照字符特征的汽车牌照定位分割方法。该方法不同于以往的基于色彩的分析方法，避免了在由RGB向HSV转换过程中大量的浮点运算，提高了运算效率，并且能够有效地克服光线和天气条件的影响，具有很好的抗噪性能，定位精度高。     

汽车牌照定位与字符分割

基于数字图像处理和模式识别技术的汽车牌照自动识别技术是汽车牌照识别系统的关键技术。研究汽车牌照定位和字符分割技术,实现了汽车牌照图像的预处理、基于水平投影和垂直投影算法的汽车牌照定位和基于垂直投影特征值分割算法的汽车牌照字符分割。实验结果表明,该算法能有效快速定位汽车牌照和准确分割汽车牌照字符。     

汽车牌照识别技术研究

本文分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出了一种基于边缘检测和Hough变换的汽车牌照定位方法和基于图像投影的车牌字符分割方法。通过分析车牌号码中的字符图像特点,提出了基于字符图像几何形态和笔画结构的字母和数字识别方法,以及基于汉字结构知识的汉字识别方法,从而实现了汽车牌照的自动识别。     

基于聚类分析的车牌字符分割方法

文章提出了一种基于聚类分析分割车牌字符的方法。即按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则,再结合牌照的先验知识,较好解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分问题。     

基于神经网络的视频序列车牌定位算法

在研究静态汽车牌照定位算法的基础上,利用时间序列多帧图像信息量大的优势弥补以往单幅图像牌照定位的不足,研究了视频序列下的汽车牌照定位方法.针对静态图像的牌照定位问题,提出了一种新的基于字符边缘特征和神经网络的汽车牌照定位算法.将上述定位算法应用到视频单帧图像中的牌照定位,并依此为基础,在动态视频序列中,对连续抽取的帧图像进行定位检测,各得到若干候选牌照区,比较相邻帧之间对应候选区的匹配程度,以得到真正的牌照位置.实验结果表明,该方法的定位精度高,实用性强.     

一种识别汽车牌照的字符分割技术

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题。字符分割是牌照识别中的关键环节,本文提出了采用基于直方图均衡化和密度分布的分割技术,实现了汽车牌照的字符分割,分割效率高、速度快,该技术有着广阔的应用前景。     

基于MATLAB的车牌识别系统的设计与研究

汽车牌照自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分,主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五个核心部分,并提出了一套基于MATLAB的汽车牌照自动识别系统的方法。该方法具有很高的识别能力,能有效解决在有噪声和光照条件恶劣情况下车牌的定位、字符倾斜、字符分割提取等复杂问题,最后运用上述方法对汽车图像进行处理,表明MATLAB在车牌识别系统中的运用非常有效。     

基于字符特征的车牌英文和数字字符自联想识别

汽车牌照字符的准确识别是汽车牌照实时自动识别技术中的关键技术之一.本文提出采用自联想神经网络对字符进行识别.针对离散Hopfield网络记忆容量小的缺陷,本文首先提出采用一种两层反馈神经网络,其吸引子的吸引半径和网络的稳定状态都有明显的改善,使网络的记忆容量和容错性能都得到大幅度地提高;然后在仔细分析车辆牌照中英文和数字字符结构特点的基础上,以闭合曲线、三叉点和四叉点为结构特征将字符划分为多个子集,使网络针对各子集的容错性有了进一步地显著提高;最后通过实验对比不同算法下字符的识别率,证明文中算法在车牌字符识别中的准确性和快速性.     

基于SVM汽车牌照识别技术研究

目前提取汽车牌照的一般环节是：汽车牌照定住、汽车牌照字符分割和汽车牌照字符识别为此本文提出了一种新的汽车牌照识别技术。该技术分为两个步骤：一是如何准确地测量汽车牌照,二是将测量汽车牌照得到的特征输入一个SVM分类器进行识别处理。通过直接运行于计算机的数据给出识别结果表明该系统在汽车牌照的识别中具有比较高的识别精度。     

基于数字图像处理技术在汽车牌照识别系统的应用研究

随着生活水平的日益提高,各大城市汽车数量也不断增加,因此交通状况日益受到人们的重视。如何进行有效地交通管理,成为各政府相关部门越来越关注的焦点。汽车牌照自动识别是智能交通管理系统中的关键技术之一,本文介绍一种基于数字图像处理的车牌识别系统,该系统主要由图像的采集、图像预处理、牌照定位、字符分割和字符识别五部分组成。牌照自动识别技术的工作是处理并分析摄取的视频流中具有复杂背景的车辆图像,即牌照字符定位、字符分割,最后自动识别汽车牌照上的字符。