基于数学形态学的车牌定位与分割

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.     

基于OpenCV的车牌定位方法

提出一种基于开源视觉库OpenCV从复杂环境中准确定位车牌的方法.利用车牌的颜色特征,将原图像分别在HSV颜色空间和RGB颜色空间下处理得到两幅二值图像;根据这两幅二值图像的纹理特点,在HSV颜色空间下得到的二值图像定位出车牌的上下边界,再按照定位出的上下边界坐标从RGB颜色空间下的二值图像上水平切割出车牌区域;根据车牌的几何特征,从切割出的水平区域中得到精确的车牌区域.实验结果表明,该方法能够快速、准确定位出车牌,还具有很强的抗干扰性.     

基于数学形态学及车牌综合特征的车牌定位算法

车牌定位是车牌识别系统中的关键步骤;利用车牌图像区域丰富的边缘信息以及车牌本身的特征,提出一种实用而有效的车牌定位方法;首先,将原始图像转换到灰度空间上,利用车牌丰富的图像边缘特征信息和数学形态学操作对图像进行粗定位;然后,根据车牌本身的特征量化5种不同的特征,通过贝叶斯分类器的训练,实现对车牌区域的精确定位;最后,通过实验对1500幅彩色图像进行测试,其有效率可达95.20%。     

基于数学形态学车牌定位算法仿真研究

研究车牌准确定位识别的问题,交通流量在高速条件下识别系统采集信息与数据有差异,同时在复杂背景中由于车牌的纹理区域面积太小造成车牌定位困难,传统的识别算法由于模板以及方向的选择困难,造成文字的识别率低的等问题.为解决上述问题,提出了一种利用数学形态学操作提取车牌和基于神经网络算法的车牌文字识别技术.首先将汽车图像进行边缘提取处理,提取候选区域,依据各个候选区域特性,进行形态学操作,从而可提取车牌图像,同时利用神经网络对车牌图像中的文字进行识别.实验结果显示改进的方法快速有效地提取车牌图像的边缘信息,所提取的车牌图像与真实车牌的位置吻合,提出的改进方法为车牌识别提供了参考.     

基于数学形态学的车牌定位研究与实现

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节,定位的准确率是衡量系统性能的重要技术指标.针对预处理后的灰度图像,利用了数学形态学的腐浊、膨胀以及开、闭等运算,消除无用信息和噪音,然后计算出图像中连通区域的面积,并根据图像的实际情况确定面积阈值.研究并提出了基于形态学综合考虑车牌特征的算法.给出了从图像预处理到车牌定位的完整实现过程及结果.实验分析表明该算法克服了单一特征算法因不完备而引起识别率低的缺点,具有良好的定位效果.     

基于颜色特征的车牌定位

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成环节之一,是实现车牌识别（LPR）系统的一项关键技术。本文利用颜色特征对图像选取合适的二值化算法,并结合一种相对重要性滤波算法筛选车牌候选区域,最后根据牌照的特征对车牌进行准确定位。     

基于数学形态学和灰度跳变特征的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题。近年来,许多国内外学者研究发展了许多车牌定位算法。首先对比较常见的几种车牌定位方法进行了简要的介绍,并对它们各自的优点、缺点进行了分析和比较。然后提出基于数学形态学和灰度的跳变特征的车牌定位方法,并借助LabVIEW平台编程实现了该算法。实验结果表明,该方法是可行的。     

基于数学形态学的车牌定位方法

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。文章结合数学形态学的基本运算，尝试使用数学形态学来实现车牌识别系统中的关键步骤——车牌定位。实验结果表明此方法算法简单，且有一定的定位准确率。     

基于数学形态学的车牌定位

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。     

基于车牌字符笔画特征的快速定位算法

针对车辆图像分割困难,车牌位置定位不准等问题,提出了一种新的车牌快速定位算法。该算法通过对车牌一维字符笔画特征搜索,能够快速地定位车牌。试验表明该算法定位速度快、准确定位率高。     

一种新的车牌定位方法

该文提出一种基于颜色与纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行颜色分割,提取并强化目标颜色,然后提出一种专门针对车牌颜色的灰度化方法进行灰度化处理,最后进行区域生成,分割并定位车牌。实验表明算法效果好,速度快,尤其是提出的灰度化算法较标准灰度化算法效果更明显。     

一种新的车牌定位方法

该文提出一种基于颜色与纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行颜色分割,提取并强化目标颜色,然后提出一种专门针对车牌颜色的灰度化方法进行灰度化处理,最后进行区域生成,分割并定位车牌。实验表明算法效果好,速度快,尤其是提出的灰度化算法较标准灰度化算法效果更明显。     

基于颜色相似度的车牌定位算法

针对车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,提出了一种新的车牌快速定位方法。该方法是在HSV模式下进行的,首先在颜色空间下,对车身的每一行颜色进行相似度的计算,再将相似度大于阈值的颜色去除,然后进行水平与垂直投影,同时利用车牌位置、长宽比例信息,精确地定位出车牌。这种方法对不同光照条件下,不同颜色的车辆,不同颜色的车牌均具有良好的适应性。实验表明该方法定位准确,运算速度快,能满足实时性要求。     

基于HSV 色彩空间与数学形态学的车牌定位研究

车牌识别系统在高速路收费口与住宅小区车库管理中得到越来越多的应 用,车牌定位是整个识别系统实现的前提。基于灰度图像的定位方法和基于彩色车牌图像的 定位方法,实现效果均不大理想。在充分利用车牌先验信息的基础上,提出基于HSV 色彩 空间与数学形态学的车牌定位方法。先利用色彩信息对可能包含车牌目标的区域进行过滤, 再利用数学形态学技术生成连通区域,判断并生成正确的车牌区域,最后,使用radon 变换进 行倾斜校正。     

基于扩展数学形态学的车牌定位算法

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。边缘检测是常用的车牌定位方法,边缘检测的质量决定了车牌图像的最终定位结果。一般人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘检测带来了困难。根据数学形态学原理与方法,提出一种扩展数学形态学车牌图像边缘检测算子,并结合水平和垂直投影进行车牌定位。实验结果表明,该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。     

一种基于数学形态学的车牌定位与分割方法

本文设计与实现了一种基于数学形态学的车牌定位与分割方法,关键步骤包括:灰度变换、边缘检测、数学形态学处理、基于行列投影的车牌定位、定位后的车牌图像二值化、基于垂直投影的字符分割等。通过在MATLAB上的仿真,验证了方法的有效性。实验结果表明,该方法复杂性低,速度快,适合实时应用。     

基于改进的形态学二分法的车牌定位方法

本文提出了一种基于多方位多尺度多结构元素的形态学二分法的车牌定位方法.该方法可以提取不同形态及不同大小的边缘,有利于提取细节信息和保持图象完整边缘轮廓.实验结果表明,该算法定位准确率高,适应性强,鲁棒性较高。