车牌识别系统中边缘检测及算法研究

车牌自动识别检测是智能交通系统的重要组成部分,具有十分广阔的应用前景。车牌图像预处理是在汽车牌照识别系统的一个重要环节,预处理性能对车牌识别检测具有重要作用。介绍了几种常用的边缘检测算子,不同敏感性不同,验证了不同类型的边缘提取算法,采用不同的边缘敏感算子进行检测。     

基于车牌识别的二值化算法研究

二值化算法在车牌识别系统中的车牌定位方面有着很重要的作用,但是光照条件的影响,使得二值化算法中的阈值T确定较为困难。该文提出了一种灰度值拉升的改进算法,可以降低二值化算法过程中的阈值的确定难度,并通过实例证明了这种算法的可行性。     

基于边缘检测的车牌图像分割技术

详述了用黑白图像处理方法对彩色车牌进行分割处理的过程,介绍了边缘检测理论以及迭代求分割阈值算法,并用于车牌的识别检测中,有效地分割目标和背景,实现了车牌的准确定化．     

基于模糊边缘检测算法的车牌定位

车牌定位是自动车牌识别系统的一个关键步骤，车牌定位结果直接影响对车牌的最终识别效果。因此为了保证实际应用中车牌的识别准确率，文中提出了一种新的车牌定位算法，该算法利用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行车牌图像的边缘检测，得到整个原车牌图像的边缘图像，然后基于边缘图像的丰富的边缘信息设计一个高效、准确的车牌区域定位算法，检测出车牌区域。实验结果表明：算法定位速度较快、准确度较高，具有良好的应用前景。     

基于模糊边缘检测算法的车牌定位

车牌定位是自动车牌识别系统的一个关键步骤,车牌定位结果直接影响对车牌的最终识别效果。因此为了保证实际应用中车牌的识别准确率,文中提出了一种新的车牌定位算法,该算法利用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行车牌图像的边缘检测,得到整个原车牌图像的边缘图像,然后基于边缘图像的丰富的边缘信息设计一个高效、准确的车牌区域定位算法,检测出车牌区域。实验结果表明:算法定位速度较快、准确度较高,具有良好的应用前景。     

基于双边缘检测的车牌识别算法

随着智能交通的不断发展,车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面,采用双边缘检测车牌定位方法;对于字符分割则提出了寻找连通域与传统投影分割相结合的方法;在字符识别上,将分类器分为三组,同时对于易混淆的字符进行了再次分类,这种做法缩短了训练时间,提高了准确率。实验结果表明,所提出的方法具有识别率高和速度快等特点。     

基于车牌识别的二值化算法研究

二值化是车牌识别系统中图像预处理的关键一步。由于车牌图像摄取环境的多变使得不同光照条件下车牌亮度也不同,这给采用限定阈值二值化算法来进行图像预处理带来了困难。本文通过对车牌灰度图像的特点的分析与研究,提出了一种限定阈值二值化改进算法,即利用遥感图像处理的灰度拉伸技术,使得二值化需要的阈值得到控制。对不同光照下的车牌进行这种优化处理,实验结果表明此算法是快速有效的。     

多方向灰度形态学边缘检测算法

本文介绍了基于灰度形态学的多方向边缘检测算法.基于边缘的多方向特征,构造了多方向的结构元素,并将边缘检测的过程与形态学开闲滤波相结合,提出了一种新的边缘检测算法.该算法在较好地检测图像边缘的同时很好地抑制了噪声.     

基于车牌识别的边缘二值化检测

通过介绍车辆牌照识别的相关知识,重点说明车牌定位中的二值化以及Sobel,Canny两种算法,通过VC的开发环境调用MATLAB的工具箱函数,给出相应仿真结果,得出结论.     

基于边缘检测的车牌定位方法

根据图像处理理论基础知识和现有技术基础上,对现有定位的算法进行了分析,提出了基于边缘特征的车牌定位方法。经试验验证,结果表明所用方法是有效的,该方法提高了定位准确率,也缩短了定位所用时间,达到了预期目的。     

视频图像中的实时车牌识别

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用。本文提出一种对视频图像进行实时操作的车牌识别方法。利用边缘特征，使用快速的边缘点连接算法生成连通区域，进行车牌的检测定位，结合字符小波特征实现准确的识别。算法平均消耗时间在40ms以内，定位准确率达99．5％，完全识别率在91％以上。实际采集数据实验结果证明，本方法速度快、准确率高、实用性好。     

机动车牌照自动识别技术的研究

设计了一种机动车牌照自动识别的解决方案,对牌照定位模块和字符识别模块进行了详细介绍,针对车牌字符分割提出了相应的算法,取得了较为理想的处理结果。识别部分采用相关性来表征字符和模板的相似程度,从而降低了对模板的准确性要求,并提高识别率。     

基于孤立像素点去除的车牌ROI区域快速定位方法研究

车牌识别（LPR）作为当前较为广泛研究的热门课题之一,已经日趋成熟和完善,但传统车牌提取算法中仍然存在对单个像素点过分依赖、识别率不高等问题。提出一种基于孤立像素点去除的车牌感兴趣区域提取方法,在Sobel算子边缘检测算法的基础上,采用基于行列比例和周围相似度两种方法,对单像素点进行处理,有效去除影响感兴趣区域中的孤立点,突出车牌特征并提高识别精度。实验结果表明,该方法较传统方法识别速率平均提高约5%,识别精度平均提高约15%。     

一种车牌自动识别系统设计方法

通过对连续视频流分析的方法判断并捕获车牌图像帧;基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理;最后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明本系统设计方法是可行的。     

车牌定位技术在"电子警察"系统中的应用研究

随着我国城市交通管理水平的发展，车牌识别技术得到了广泛的应用。而车牌定位作为车牌识别的关键环节之一，也受到越来越多技术人员的重视。在众多车牌定位方法中，寻找一种适用于“电子警察”系统应用的方法显得十分必要。文章通过对三种车牌定位方法的分析、研究及实验对比，提出了比较适用于“电子警察’’系统中车牌识别的方法，其中的研究方法、过程以及结果具有一定的参考价值。     

一种基于纹理特征抽取的车牌定位预处理方法

研究了车牌区域的字符和边线纹理特征,改进了传统的Sobel算子,以求更好地提取车牌区域的45°,135°方向的边缘纹理;同时设计了两种模式滤波器,以滤除不具备车牌纹理特征的噪声纹理。实验结果表明,该预处理方法很好地突出了车牌区域的纹理特征,有利于快速、准确地定位出车牌所在的区域。     

车牌信息识别技术算法研究

随着经济的持续增长和人民生活节奏的加快,交通已成为备受人们关注的问题。车辆牌照识别（License Plate Recognition,简称LPR）技术作为智能交通系统（Intelligence Transports System,简称ITS）的核心问题,逐步成为了人们关注的焦点。针对此问题,本文对车牌识别算法做了深入的研究,提出了一套算法并进行了软件实现。     

汽车牌照定位算法研究

车牌定位是牌照自动识别系统中最为关键的环节,也是栓验牌照自动识别系统优劣的重要技术指标.通过对近年来众多学者、专家提出的新方法、新思路进行探讨和研究,结合国内汽车牌照的纹理特点,进行全面、深入的剖析,旨在探求通用的定位算法.     

基于灰度图像的车牌字符提取算法研究

本文提出了一种基于灰度图像的车牌字符提取算法,该算法利用Canny算子提取车牌灰度图像中的字符。车牌字符提取后,采用迭代分割法求出最佳阈值对图像进行阈值化处理,结合形态学方法填充字符中的空隙。在VisualC＋＋6.0编程环境下进行了算法实现,实验结果表明,与传统的字符提取算法相比,该算法不仅具有较强的字符提取能力,明显降低噪声对检测结果的影响,而且字符边缘的连接较好,为后期车牌字符的识别提供了技术基础。     

基于NSCT变换的车牌定位算法研究

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。为了实现对车牌区域的精确定位,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的车牌定位算法。首先,对图像进行非下采样Contourlet变换,得到车辆图像的8个方向的高频分量子图;然后,通过一定的结合规则将这些高频子图合成一幅能突出车牌区域的高频图;最后,运用数学形态学和连通域分析定位出车牌。实验结果表明,其算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。