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车牌识别系统设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。 相似文献
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基于数字形态学的车牌字符分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分:车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,提出一种新的字符分割方法,采用基于数字形态学的连通区域法进行字符的分割,并结合现有方法提出一个完整的、行之有效的字符分割方案,取得较好的实验效果。 相似文献
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随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分;车牌定位、字符分割 和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和 间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,提出一 种新的字符分割方法,采用基于数字形态学的连通区域法进行字符的分割,并结合现有方法提出一个完整的、行之 有效的字符分割方案,取得较好的实验效果。 相似文献
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车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的效果直接影响车牌字符分割和识别,对车牌定位方法进行了介绍,结合车牌的固有特征,分析了目前车牌定位的方法,最后指出了现行车牌定位的热点与难点. 相似文献
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基于MATLAB的车牌识别系统的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于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.该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题.通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效. 相似文献
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汽车牌照识别是图像识剐领域的重要研究课题。这里运用MATLAB研究车牌识剐技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于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。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。 相似文献
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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
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车牌自动识别系统是基于MATLAB平台仿真实现的,里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片,经过预处理图像,完成车牌图像提取,自动对字符分割,进而正确识别出车牌号码。 相似文献
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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
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复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割方法 总被引:29,自引:0,他引:29
车牌定位和字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤。提出了一个综合多种特征的车牌定位算法和一个基于模板匹配的字符分割算法,有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位和字符分割的问题。综合这些算法并结合字符识别核心,实现了一个完整的车牌照自动识别系统。该系统对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、鲁棒性好。 相似文献
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现有的车牌识别流程中,车牌定位和字符分割关联性较小,有效融合这两个过程可以提高检测的效率。为此,提出了一种基于字符包围盒特征参数的车牌字符定位分割算法。该方法首先使用高斯-拉普拉斯算子对车牌图像进行滤波和边缘检测,在此基础上,使用连通区域分析和轴对齐包围盒检测和表征边缘图像中的连通域,根据车牌字符的分布规律来筛选目标包围盒,最后基于目标包围盒中心点对车牌字符进行倾斜矫正和定位分割。实验结果表明,该方法可以有效地定位车牌和分割字符,准确率可达到93.5%。 相似文献
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文章提出了一种基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别方案。系统使用Vision Assistant的颜色阈值、高级形态学及光学字符识别等函数,实现了对车牌图像的预处理和车牌区域定位以及车牌字符分割、字符训练和识别,使用LabVIEW程序完成车牌的显示。使用数百张车牌图像对该系统进行验证,结果证实该方案是可行的,系统是可靠的,可以快速、准确定位和识别车牌。 相似文献