车牌识别中的图像预处理研究

车牌图像预处理是提高车牌识别系统后续环节运算效率的重要步骤,尤其对车牌定位起着至关重要的作用。分析现有的图像预处理方法的特点及作用,比较不同方法的处理效果。有效的预处理方法,不仅能够提高图像对比度、消除噪声,还有助于去除多余的干扰、背景等信息,降低伪车牌区域出现的概率。     

基于Matlab的车辆牌照图像预处理的研究

车牌图像预处理及定位是车牌识别系统的一部分,是实现车辆牌号最终分割识别的前提。文中以实现车牌区域的定位为目的,运用Matlab图像处理工具箱对采集到的原始车牌图像进行彩色图像灰度化、二值化、边缘检测、数学形态学及滤波等预处理操作。实验表明,采用的预处理操作能够有效地定位出车牌位置,具有很好的鲁棒性。     

基于VC＋＋车牌图像预处理方法研究

车牌图像识别的预处理是车牌图像识别系统的重要环节之一。该文简要地介绍车牌图像受环境因素影响所呈现的特征后,系统地阐述了车牌识别系统中图像预处理的各个步骤,包括图像的灰度化、中值滤波、灰度拉伸、sobel算子梯度锐化、二值化等。提出了一种图像预处理方案．并运用VC＋＋编程开发的软件验证了各阶段的实验结果,证实了这种方案对...     

基于垂直投影的车牌字符分割方法

车牌的字符分割是车牌识别系统中的重要环节,通过车牌字符的垂直投影可以对字符进行分割,所以可应用于分割车牌图像中的字符。首先对车牌进行图像预处理,提取出车牌的灰度图像;然后根据垂直投影法确定字符边界以及车牌字符的7个投影块;最后结合实际车牌情况,提出了对粘连和断裂字符的处理方法。实验结果表明,该算法能有效的分割出车牌图像中的字符。     

一种基于数学形态学和投影的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确定位车牌位置,本文根据车牌及拍摄效果等特点及因素,提出了一种结合数学形态学和水平、垂直投影法的定位方法。首先对图像进行预处理,利用数学形态学将预处理过的图像进行处理,滤去一部分伪车牌区域,然后利用水平和垂直扫描进一步精确定位车牌,最后结合车牌的先验知识最终确定车牌区域。实验结果表明,该方法定位率高,速度快,具有良好的鲁棒性。     

基于MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计

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。     

基于数学形态学和边缘特征的车牌定位算法

车牌图像定位是自动车牌识别系统的关键步骤.根据车牌特征,首先经过图像预处理,然后进行数学形态学操作,并设计了一种简便的车牌区域搜索算法进行粗定位,最后根据字符边缘特征进行精定位.实验表明该方法定位时间较短,定位效果较好.     

智能交通车牌自动识别系统的设计

利用图像增强、边缘检测首先对车牌图像进行预处理,然后利用基于边缘特征和形态学相结合的方法对车牌进行定位,接着进行字符分割处理,并采用神BP经网络字符识别算法对车牌进行识别,最终实现车牌自动识别。实验结果表明,该系统对车牌识别效果较好。     

基于二值图像连通域的车牌定位方法

针对目前已有的几种车牌定位算法定位不准,抗干扰性差等特点,利用车牌的字母和数字都是连通的这一特性,提出一种新的基于二值图像连通域的车牌定位方法。首先,对车牌图像进行必要的预处理,减少一些干扰信息,然后,划分图像的连通域,根据连通域信息确定车牌的大致位置并在原始图像中截取出车牌。最后,对截取出的车牌做精确定位。实验证明,该定位方法简单快速,抗干扰性强,准确率高于98%。     

一种改进的车牌定位算法研究

为了实现车牌的准确定位及后续的车牌识别,提出一种改进的车牌定位算法。该方法首先对预处理后的车牌图像进行模板匹配来大致确定车牌区域,为了节约运算时间,对模板匹配法进行优化。接着,运用形态梯度方法对粗定位后的图像进行边缘检测,从而更好地保持车牌的边缘。最后,采用投影法进行精确定位,通过对投影的分析找到车牌的准确位置。实验结果表明,该算法对车牌定位的准确性和处理速度都有很大提高,基本满足了系统实时性和准确性的要求。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

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。     

车牌实时识别方法的研究

介绍了基于图像分析的车牌实时识别的过程，提出了图像预处理、车牌提取、二值化、字符分割、识别理解等研究方法，通过实验仿真取得了令人满意的结果。     

车辆牌照识别中车牌定位的研究

车牌定位是车牌识别系统的第一步,也是非常重要的一步,对车辆牌照的特征及几种常用的定位方法进行简要介绍,对车牌图像进行图像预处理之后,用微分算子对图像进行边缘提取,并且针对Sobel算子的缺点用形态学出来进行弥补。根据图像行、列像素点灰度值累加和对车牌图像进行定位,最后给出定位出的车牌图像。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

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.     

基于神经网络集成的车牌字符识别

车牌字符识别技术是图像识别领域的一个重要研究课题,在完成对车牌图像预处理、定位和分割的基础上,提出一种基于多个神经网络分类器综合集成的车牌字符识别方法.将基于粗网格特征提取的BP分类器、基于局部灰度特征提取的RBF分类器和基于方向线素特征提取的SOFM分类器通过串并联的方式进行集成,用Matlab7.0进行实验,通过实验证明多神经网络集成方法的可行性,该方法有效提高了整个系统的抗干扰性和字符的识别率.     

基于图像处理的车牌识别系统的研究

基于数字图像处理,开发了一套车牌识别系统。在对车牌图像预处理后,采用投影法对车牌图像定位,在采用Canny边缘检测方法对图像二值化的基础上,采用模板匹配法对车牌图像中的字符进行识别。结果表明,该系统合理可行。     

基于改进模版匹配的车牌字符分割

车牌字符分割是车牌识别系统中的关键技术之一。为了有效地对车牌字符进行分割,提出了一种基于改进模版匹配的新方法,该方法包括车牌区域图像预处理、车牌字符校正、车牌字符去边框处理和改进模版匹配的车牌字符分割处理等四个步骤。与传统的车牌字符分割方法相比,该方法不仅能够在正常条件下对车牌字符有效地进行字符分割,而且还可以有效地解决车牌字符粘贴、车牌字符残缺和车牌字符区域质量差等情况的车牌字符分割问题。实验结果表明,该方法具有算法简单、实时性强和分割效果好等优点。     

基于图像的车牌缺损区域恢复识别算法研究

针对当外界天气、光照条件恶劣的时候,存在采集的车牌图像像素丢失的问题,导致无法准确识别车牌内容,文中提出一种基于改进高斯模型的残缺车牌图像像识别算法.首先对待检测图像进行亮度补偿、边缘检测、倾斜校正等预处理,通过将图像划分为若干个矩形子区域,计算各子区域的灰度平均值作为提取的图像初始特征,计算初始特征的先验概率并对后验概率进行修正,实现了对缺损区域特征值的校正,最后建立高斯模型完成车牌图像的识别,克服了传统方法无法准确识别残缺车牌图像的问题.实验证明:这种方法能够准确识别恶劣天气下的车牌图像像,取得了不错的效果.     

切线距离在车牌字符识别中的应用

针对车牌字符识别中字符变形失真影响识别率的问题,文章提出一种基于切线距离的车牌字符识别算法。首先对车牌字符图像进行预处理,在先验知识的基础上确定切线向量,然后通过核主成份分析对样本图像和切线向量降维,并引入切线距离度量样本之间的相似度,最后利用K-NN分类器对字符进行识别。实验结果表明,该算法有效地保留了车牌字符的非线性信息,减少了识别时间,并且显著提高了识别率。     

基于BP神经网络的车牌识别建模及实现

为更加准确的识别车牌信息,本文研究设计了基于BP神经网络的车牌识别模型.通过数字图像处理技术预处理车牌图像、定位车牌区域、分割车牌字符,最后采用BP神经网络技术实现车牌字符的识别.通过MATLAB软件仿真实验,取得了较好的识别结果.