基于车牌颜色特征的改进车牌定位算法研究与实现

汽车牌照识别主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四大模块。本文对图像预处理和车牌定位两个模块进行了深入研究,并提出了相应的改进方法。本文提出了一种基于局部最优化思想的图像预处理方法。该方法是基于彩色图像的预处理方法,同时基于局部最优化的思想弥补了传统方法的劣势,能够更好地解决光照不均问题。车牌定位采用一种改进的"扫描线法",把颜色跳变视为特征点,算法根据车牌字符区域特征点密集的特点来定位车牌区域。     

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。     

基于车牌底色识别的车牌定位方法

提出了结合汽车车牌纹理特征分析和颜色特征分析实现车牌定位的方法。以往的车牌定位技术主要是利用了车牌的纹理特征和形状特征，该文提出的方法是先进行纹理分析和形状分析，再进行色彩分析，从而尽可能多地利用车牌模式识别空间中的各种条件。得到边缘清晰整齐的尽可能小的车牌区域。这种方法明显地克服了单用纹理和形状分析时难以解决的车牌区域变大的问题。     

基于颜色特征和边缘检测的车牌识别算法

完整的车牌识别系统由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成,针对车牌定位和字符分割两项核心技术,对传统算法进行了改进,提出了一种新的车牌定位和字符分割的算法,解决了传统算法易受噪声干扰且识别率不高的问题.该算法利用颜色特征和边缘检测技术实现对车牌的精准定位,并利用倾斜校正和垂直扫描技术实现了对字符的分割,最后结合神经网...     

基于颜色特征的车牌快速定位

提出了一种基于颜色特征的车牌快速定位算法,该算法充分利用车牌颜色相对固定的特点,首先根据原始图像得到一组特定的色彩距离图谱,通过自适应熵阈值的选取快速分割出车牌的候选区域,然后再根据车牌的纹理特征对候选区域进行筛选以得到车牌的精确位置。针对不同的背景和不同种类的车辆,抽取了3106幅图片进行测试,其中有69幅图片未定位出车牌,定位成功率为97.8%,平均定位耗时为29ms。     

一种基于多重特征的车牌定位算法

车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌自动识别系统的核心之一,然而对于真实的复杂背景下的图像,现存的基于特征的定位算法依然存在适应性差、鲁棒性不强的问题。提出了一种基于多重车牌特征的行列扫描线的定位算法,突破了原有的基于特征的行,列扫描算法中容易出现车牌区域错误判断的瓶颈。对于真实的具有复杂背景的图像进行实验后,得到了理想的定位效果。     

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%。     

基于边缘颜色信息的车牌定位算法

车辆牌照的自动识别是智能交通系统中的一项重要技术,而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点之一.提出了一种基于边缘颜色点对与扫描线相结合的车牌定位方法.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条线段,在线段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;通过扫描线搜索定位并分割出车牌区域.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.实验结果表明,算法能够实现车牌的快速精确定位.     

基于颜色信息定位车牌及其校正

车牌定位是车牌识别中的关键技术之一。本文对传统基于边缘检测的车牌定位算法做了改进,根据彩色图像R、G、B三者的分布特点,采用直接二值化定位车牌。在车牌区域提取之后,针对传统灰度化再二值化进行字符分隔对光线敏感的缺点,本文跳过灰度化过程,基于R颜色分量进行二值化,这种方法很好减少了阳光照射的影响。基于Hough变换,提出了基于双线性插值的两步法的校正方式。本文提出的方法运算过程较简便,代价低,可应用于嵌入式系统低成本硬件上,实现实时车牌识别。     

基于边缘颜色点对分布特征的车牌定位算法

提出了一种基于边缘颜色点对及其分布特征的车牌定位新方法。首先利用车牌区域背景与字符具有固定颜色搭配的特征以及边缘颜色点对的距离约束条件,对汽车图像进行多次滤波,完成对车牌字符边缘颜色点对的充分突出;然后根据边缘颜色点对分布的统计特征实现车牌的快速定位。实验结果表明,该算法是一种快速、有效的定位方法。     

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.     

基于混合特征的车牌定位算法

车牌定位技术是汽车牌照自动识别和智能交通系统的用车牌的颜色、纹理和结构几何等多维特征,实现车牌定位.该算法利用车牌的彩色信息进行彩色分割,实现车牌图像的二值化,而后提取边缘增强,在此基础上利用数学形态学方法去噪并去除车牌边框,并利用车牌纹理特征利用投影实现车牌的最终定位.该算法克服了单一特征信息不完备引起的车牌定位误差,实验表明该方法具有较好的车牌定位效果.     

一种改进的分级车牌定位算法

通过深入研究分级车牌定位算法,发现当车牌左右两旁存在复杂竖直边缘干扰时,该算法中的候选车牌生成模块容易造成错误检测。提出了一种改进的候选车牌提取算法,可以去除竖直边缘干扰的影响,进一步提高了分级车牌定位算法的检测率,同时保持了算法的实时性。     

基于深度学习和颜色边缘特征的车牌定位算法

为降低车牌定位过程中背景、天气、图像倾斜等复杂环境下干扰因素对车牌定位算法性能的影响,提出一种将颜色边缘特征提取和深度学习相结合的车牌定位算法。采用颜色分割、边缘检测和形态学操作提取感兴趣区域,将感兴趣区域输入到卷积神经网络中提取车牌的深层特征并去除伪车牌,标记出检测到的车牌。实验利用在复杂环境下收集到的车辆图像对所提算法进行分析,将其与其它算法进行比较,实验结果表明,该算法拥有更好的鲁棒性,在复杂的环境下能保持良好的性能。     

一种新的基于灰度图像的车牌定位算法研究与实现

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。针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出了一种基于灰度图像灰度变化特征进行车牌定位的方法。依据车牌中字符的灰度变化,以峰、谷规律分布确定车牌上下边界,对扫描行采用灰度跳变法确定车牌左右边界。测试结果表明,该方法是可行和有效的。     

基于边缘特征和颜色特征的车牌定位方法

针对交通违法检测系统中数码相机所拍摄到的图片,提出一种车牌定位方法:首先对图像进行灰度化和边缘检测等预处理,然后根据边缘二值图中车牌区域的边缘特征,利用行扫描方法寻找可疑线段,通过合并可疑线段确定车牌位置,再根据车牌颜色特征判断车牌类型,修正车牌的边界.实验表明,这种方法取得了较好的效果,具有较高的实用性.     

基于OpenCV实现多特征融合的移动车牌定位算法

针对移动车牌的实时定位,研究更加快速准确的定位算法具有很强的现实意义。采用背景差分法对车辆进行识别,用特征匹配法实现车辆跟踪,对包含有车辆的帧进行灰度化、均值滤波、形态学操作,使用车牌多特征融合精确定位出车牌区域。该移动车牌定位算法在VS2008平台上利用OpenCV和C++编程实现。实验结果表明该方法速度快、准确度高,可满足实时监控的需求。     

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。     

利用伴生与互补颜色特征的车牌定位新方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,车牌定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。车牌区域的颜色特征是车牌的重要信息,针对车牌区域的颜色特征,论文提出了一套利用车牌区域的伴生与互补特征进行定位的算法。该算法利用车牌区域的颜色特征,快速定位到与车牌颜色有关的区域;然后利用车牌区域伴生与互补特性快速去除具有与车牌区域相同颜色的其他非车牌区域;最后使用投影积分进行车牌的精确定位。通过对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,准确定位率为98%。