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由于车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,为了快速准确地得到车牌的准确位置,数学形态学具有速度快、方法简单等特点,使用数学形态学进行车牌的识别.通过预处理,采用最佳阈值分割的迭代算法进行车牌图像的二值化处理,然后主要利用数学形态学腐蚀运算进行车牌边缘检测,精确度高.结合车牌先验知识,利用连通区域法对车牌字符进行切分定位,通过大量实验,结果表明该算法具有一定的实用性.形态学边缘检测相对于边缘检测算子具有算法简单、速度快、定位准确和抗干扰能力强的优点.通过对不同车牌图像进行试验,算法具有较好的识别结果. 相似文献
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基于数学形态学的车牌定位与分割 总被引:1,自引:0,他引:1
王怡 《计算机应用与软件》2010,27(8)
车牌定位是车牌识别的关键步骤.为了提高定位的准确率和实时性,提出了一种基于数学形态学的车牌定位算法,通过形态学算子的作用进行车牌区的定位与分割,采用车牌结构特征来进行非车牌区域的剔除.实验表明,该算法速度快、准确率高. 相似文献
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提出了一种基于边缘检测、数学形态学和颜色特征相结合的复杂背景下的快速车牌定位算法。首先,利用车牌区域具有较丰富的垂直边缘信息得到包含车牌区域在内的若干候选区域,然后利用车牌自身的三个结构特征从若干候选区域中提取车牌区域。仿真实验结果表明,该算法的准确率达到了91.2%。 相似文献
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《图学学报》2017,(6)
车牌定位基本流程包括预处理、粗定位和精定位。利用数学形态学处理图像,关键是结构元素的选取。针对使用同一结构元素确定车牌位置时所带来的缺陷,改进了将行列自适应的结构元素选取算法应用于车牌粗定位部分。针对不同光线环境对采集的车牌图像可能造成影响,提出将自适应对比度增强算法应用于预处理阶段,对车牌图像进行对比度增强处理。粗定位部分,改进了行列自适应数学形态学结构元素的方法对车牌进行定位,提高了只基于行的自适应结构元素选取算法获取候选车牌的效率;精定位依据不同条件,提出采用区域标记法和投影法结合来提取精确车牌位置。采集不同时间地点的600多张小型车辆图片进行仿真实验,实验结果表明,该算法可有效处理不同光线下的车牌,提高车牌定位精精确度。 相似文献
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针对复杂背景下的车牌定位,利用目标区域的边缘梯度特性筛选出车牌边缘;选取合适的结构元素做数学形态学填充,得到车牌候选区域;融合车牌灰度纹理特征与颜色特征通过多判定机制剔除伪车牌区域,实现车牌的准确定位;通过实验对大量实拍的复杂背景下的车辆图像进行测试。结果表明,该方法准确率高、速度快,克服了传统算法对拍摄环境、光照条件、颜色、角度等较为敏感的问题,具有良好的定位效果。 相似文献
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针对各种复杂背景的车牌定位问题,提出一种复杂背景下基于车牌混合特征的车牌定位算法。首先对彩色图像进行预处理,并利用基于边缘检测方法进行二值化;然后结合横向数学形态学运算和车牌几何形状特征,提取出矩形车牌候选区域;最后根据车牌颜色特征在HIS空间下结合垂直和水平投影对车牌区域进行精确定位。实验表明,该算法适用于任意大小、位置和背景环境下的车牌定位,能有效解决仅仅依靠纹理信息或颜色信息车牌定位率低的问题,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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车牌定位技术是车牌识别系统的关键技术之一,在haar小波变换的基础上,提出非正交haar小波概念,改进了haar小波不连续性特点。基于非正交haar小波变换,结合线扫描法快速性特点与数学形态学准确性特点,研究一种车牌快速定位算法,在此基础上运用visual C++ 6.0编程进行实验验证。实验结果表明,此算法车牌定位准确率达到95%以上,对倾斜车牌的检测鲁棒性较强。 相似文献
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基于扫描线和特征筛选的车牌定位快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
以对车牌识别准确率影响最大的车牌定位技术为重点,研究并提出一种基于扫描线和特征筛选的车牌定位算法,该算法先记录并分析二值图像中相邻水平扫描线上的跳变点信息,确定出候选车牌区域,再根据车牌特征筛选,最终确定车牌区域.对113幅不同车型的图像进行测试,结果表明,去噪处理对定位准确率有很大影响,当车牌倾斜角度小于5°、且经过去噪处理时,定位准确率超过90%,定位时间小于0.9s. 相似文献
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方兴林 《计算机工程与应用》2013,49(23):149-152
针对传统的基于数学形态学的车牌定位算法结构元素选取的弊端,即依据经验或实验而选择一个固定大小和形状的结构元素对车牌图像进行全局处理,导致定位算法的普适性和鲁棒性低,提出了一种基于自适应结构元素的车牌定位算法,算法充分利用车牌二值图像自身信息,通过计算字符水平边缘所形成的线段长度的均值作为结构元素,因此结构元素的大小能随着车牌图像的不同而自适应调整,更加有效地定位车牌目标区域。实验结果证明,算法具有较强的自适应能力,定位准确率满足应用需要。 相似文献
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李然 《数字社区&智能家居》2010,6(7):1696-1698
车牌定位是汽车牌照识别系统中的重要环节,直接影响车牌识别的准确率。对数学形态学进行了研究,并且分析了利用数学形态学进行车牌定位的原理。为了对汽车牌照进行精确的定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法。对汽车图像进行预处理和阈值分割后,利用不同的结构元素对二值图像进行形态学滤波,以进一步消除干扰。最后利用面积、长宽比和垂直投影特征值进行综合分析,完成车牌定位。实验结果表明,该方法定位准确率高,为车牌识别创造了良好的前提。 相似文献
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周宏强 《电脑编程技巧与维护》2009,(18):92-93
车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础。在车辆自动管理技术日益发展的今天,车牌图像的分割技术倍受瞩目。针对牌照与车身背景的分割问题,提出了基于小波变换和数学形态学方法的车辆牌照阈值分割算法。首先,对车牌图像进行小波去噪,然后利用数学形态学对去噪后的车牌图像进行闽值分割。此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获取车牌图像,通过构造适当的结构元素,可以达到比较理想的提取效果。 相似文献