共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
在分析车牌定位现有算法的基础上,根据车牌的特点,提出一种新的综合利用车牌纹理特征和边缘颜色对的车牌定位方法.首先根据车牌的纹理特征和结构特点进行粗定位,确定车牌的候选区域,然后对候选车牌区域进行边缘颜色对的检测,根据车牌背景与字符有固定颜色搭配的特点,确定车牌区域.实验结果表明,该算法能有效地对车牌进行定位,提高了车牌定位的可靠性. 相似文献
3.
针对车牌区域难以定位的问题,本文提出了一种基于彩色边缘检测及综合特征的车牌定位方法。该算法利用车牌底色与字符颜色有几种固定搭配的特点,对彩色图像进行边缘提取,然后利用车牌区域的结构与纹理特征定位车牌,有效减少了车牌大小、位置以及背景复杂等方面的限制。实验证明该算法耗时少,准确率高,鲁棒性好。 相似文献
4.
本文提出一种基于Lab颜色空间的车牌定位方法。首先将RGB颜色空间转换成Lab彩色空间,采用自适应二值化阈值对b分量图像进行二值化处理,使得车牌区域凸显,并通过后续的形态学处理排除孤立点的干扰,最后采用投影法确定出车牌的准确位置。 相似文献
5.
6.
7.
8.
基于边缘检测和形态学的车牌定位算法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对车牌自动识别系统的车牌定位方法进行了研究分析,提出一种结合边缘检测和数学形态学的车牌定位算法。利用边缘检测和形态学分析得到车牌候选区域,对候选区域进行连通域分析,实现了对车牌区域的定位。实验结果表明,该方法降低了各种背景噪声对图像中目标区域判别的影响,降低了车牌定位时间,有效地实现了车牌定位。 相似文献
9.
10.
提出了对采集到的图像进行一系列预处理并在此基础上对车牌粗定位和精确定位。首先,对车牌图像进行灰度化、平滑去噪,边缘检测后,提取边缘比较密集的车牌候选区域;然后,对裁剪出的彩色图像在HSI彩色空间的基础上进行边缘提取操作,取得图像饱和度和亮度边缘,并进行边缘合成;最后,利用色调信息的提取来判定车牌区域。该方法能使车牌区域得到有效的增强,达到精确定位目的。 相似文献
11.
HSV空间和形态学处理相结合的车牌定位方法 总被引:1,自引:1,他引:0
车牌定位是实现车牌自动识别的前提.在传统的基于RGB彩色空间的形态学定位方法的基础上进行改进,提出了一种HSV彩色空间和图像形态学处理相结合的车牌定位方法.在HSV彩色空间中将车牌图像分割为H,S,V这3个单通道灰度图像,分别进行去噪和二值化处理,然后将这3幅二值图像做“与”运算得到一幅能有效去除背景干扰的二值图像,再运用形态学的闭运算和开运算进行处理,得到车牌候选区域,最后利用车牌宽高比属性进行验证以确定真实的车牌位置.实验结果表明,该方法相对传统方法实现简单,车牌定位准确、高效. 相似文献
12.
车辆牌照的准确定位是车牌识别系统中的关键步骤,利用车牌区域丰富的边缘和纹理信息以及车牌自身的特征,提出一种基于多尺度小波边缘检测的车牌定位方法.该方法能够更好地解决在复杂背景和复杂光照下的车牌定位.首先用图像增强和多尺度小波算子提取出车牌图像的边缘,然后利用数学形态学和连通区域标记的方法对车牌进行初步特征提取去除伪车牌区域,最后采用水平垂直投影法进行车牌的精确定位.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,对复杂背景下的车牌具有很好的鲁棒性和实时性. 相似文献
13.
根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域的新方法.该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边界.经实验证明,该方法具有在复杂背景下适应性好、抗干扰、实时性好、定位精确等特点. 相似文献
14.
在智能交通系统中,车牌定位和识别是重要环节之一,本文对目前已有的车牌定位技术进行比较和研究,以更好的研究高速、准确的定位方法。 相似文献
15.
16.
17.
18.
19.
车牌定位技术在车牌识别系统中起着至关重要的作用。文章通过将中值滤波与边缘检测算子相结合,使车牌定位技术在车牌识别系统中发挥更好的作用。利用中值滤波与边缘检测算子技术,使车牌处理过程中的灰度图像所包含的噪声有了显著的降低。 相似文献
20.
车牌定位是整个车牌识别系统的关键技术,传统方法普遍存在实时性差、适应性不强等问题。强调硬件系统构架,固定部分图像输入环境,引入大量先验知识,并最终利用车牌字符连通域的显著特征,将车牌定位与车牌字符的显著性特征相联系,缩短了车牌识别的流程,实现了可适应性强、定位准确的车牌定位。实验结果证实,该算法准确率高,效果明显且具有较好的稳健性。 相似文献