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基于颜色和纹理分析的车牌定位方法 总被引:81,自引:1,他引:81
针对复杂背景的车牌定位问题,提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型,首先在颜色空间进行距离和相似度计算;然后对输入图象进行颜色分割,只有满足车牌颜色特性的区域,才进入下一步的处理;最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断,并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法,它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少,而且,综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求,因而定位效果更好,应用范围更广。 相似文献
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提出了一种基于纹理的车牌定位方法。首先提取汽车图像的边缘,再连接水平方向上距离较近的边缘点,通过数学形态学操作形成若干候选区域,然后根据水平方向边缘线段长度和投影直方图进行精确定位,最后根据尺寸判断候选区是否为车牌。实验结果表明,该算法定位准确率能达到93.7%,平均定位时间为435 ms。 相似文献
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针对光照不均匀图像中的车牌定位问题,提出一种基于嵌入式Linux和OpenCV的车牌定位方法。根据车牌特征,分别在HSV和RGB颜色空间对原始图像做直方图均衡化、二值化等预处理,得到两幅二值图像;根据字符跳变规律,在HSV颜色空间得到的二值图像中定位含有车牌的候选区域,在RGB颜色空间得到的二值图像中逐个提取候选区域并进一步确定车牌边界,从而提取车牌。实验结果表明,该方法能够对复杂背景和光照不均匀时的车牌图像做准确定位,在抗干扰性和灵活性两个方面性能均有显著提高,具有一定实用价值。 相似文献
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复杂背景中基于纹理和颜色的车牌定位研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种将车牌纹理和颜色相结合的车牌定位方法,即基于纹理粗定位得到车牌候选区域后,运用改进的自主确定聚类数和聚类中心的RGB空间k-means聚类算法,而不是定义颜色范围来分割车牌。该方法的优越性在于首先利用纹理排除了颜色干扰区域,其次利用颜色聚类去除了纹理干扰区域,又克服了量化定义颜色适应性不强、稳定性差的缺点。实验表明,该方法可以准确定位复杂背景中任意方向和不同光照下的车牌,具有很强的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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伊力哈木·亚尔买买提 《计算机测量与控制》2014,(1)
针对传统的车牌定位算法是采用灰度图像的纹理特征的,由于灰度图像的纹理特征诸多特性和局限性,给车牌定位算法带来很大的困难;鉴于此,提出了基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法;首先对图像进行二维小波分解,计算滑动窗内图像的小波纹理特征;然后同时将低频子图转化RGB色彩分量为HSV色品值,提取颜色特征并得到综合特征向量;其次利用小波变化定位出车牌区域;最后对定位出的车牌进行后期校正处理并输出定位结果;该算法采用综合特征定位,克服了采用单一特征定位的缺点和局限性,从实验结果可以看出该算法能够较准确的从背景图像中提取出车牌位置信息。 相似文献
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本文对目前比较常见的几种车牌定位技术进行了简要的介绍,并对它们的优、缺点进行了分析和比较。 相似文献
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基于边缘颜色对的车牌定位新方法 总被引:47,自引:0,他引:47
车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题.该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法.首先进行彩色边缘检测,然后以每一边缘点为中心,垂直于边缘方向取一线形窗口,在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色,若是,则保留为候选车牌边缘点;然后进行形态滤波,剥离不符合车牌结构特征的区域,最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域.该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性.对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法,定位准确率达到98.2%。 相似文献
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牌照定位是牌照识别系统中的关键技术。目前在多数牌照定位方法中考虑到了牌照的颜色和纹理特征,但对不同环境的适应性不强。为解决这方面的问题,首先从机动车牌照具有固定颜色搭配的特点出发构造颜色搭配掩模矩阵,并利用此掩模矩阵对原边缘检测图像进行条件约束,得到约束二值边缘图像;然后应用具有去噪能力的形态学结构元,形成牌照粗定位候选区域;最后依据牌照的纹理特征从候选区域中提取出真正的牌照。采用了BP神经网络获得强适应性的HSI空间牌照颜色识别方法,并且只在边缘点邻域内实现颜色空间转换运算,能极大地缩减定位周期。经实验表明,该方法能在复杂的环境和不同光照条件下快速地实现不同牌照的精确定位。 相似文献
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在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌图像的提取以及车牌字符图像的分割。介绍了一种基于车牌区域字符的纹理特征和统计规律的车牌定位方法。由于光照、复杂背景等因素都会对车牌定位产生不良影响,而利用车牌字符纹理丰富的特征寻找车牌区域就可以避开这些不良影响。这种算法不仅排除了光照、复杂背景等因素的影响,而且对于拍摄到车牌的大小、车牌在图像中的位置和倾斜角度没有太多限制。实验证明这种算法具有定位准、适应性强的特点。 相似文献
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图像中汽车牌照定位的准确与否,直接关系到自动车牌识别系统的整体性能。考虑由于时间和气候光照特性不同造成车牌图片清晰度的明显差异,提出一种新的自适应动态阈值车牌定位的算法。该方法首先分析图像的清晰度。将图像的白点数固定在一个与差分均值成正比的比例值内。然后,去除离散噪声。针对车牌区域的行和列有不同的特征,用不同的方法进行车牌横向和纵向区域的精确定位,最终找到目标车牌区域。实验显示。该方法对车牌定位的准确率达到98.7%。 相似文献
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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. 相似文献
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基于色彩饱和度和字符特征的汽车牌照定位 总被引:4,自引:1,他引:4
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。 相似文献
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基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法。该方法利用车牌与背景的色彩特征.在HSV空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阚值进行色彩分割以初步过滤背景。对分割后得到的与车牌底色相符合的连通区域再根据车牌体态特征和车牌字符纹理特征,应用数学形态学处理及连通域体态分析等手段,逐步过滤干扰区域,最终定位正确的车牌位置。该方法充分考虑了车牌与背景的色彩、体态及纹理特征的差别,实验证明在复杂背景下具有很强的适应性与鲁棒性。 相似文献