复杂图像中的车牌定位算法①

针对复杂车辆图片中的车牌定位与分割,充分利用了车牌区域的高频特性和底色特性,提出一种梯度边缘检测与彩色分割相结合的综合性算法,能够对诸多干扰因素影响下的车牌进行精确定位与分割。实验表明该算法准确、可靠。     

车牌字符分割的算法研究与实现

为获得准确的单个车牌字符,提出了一种将连通域法和垂直投影法相结合的车牌字符分割算法。该方法首先根据车牌中每个字母或数字的连通性特点,按照一定的像素准则与相邻像素之间的连通关系扫描目标像素的相邻像素点,找出各自的连通区域;然后对车牌进行垂直投影找出汉字区域,精确地分割出单个字符。实验结果表明,该算法对车牌字符分割的准确性和处理速度都有较大提高,能满足系统实时性和准确性的要求。     

基于字符综合特征的车牌字符分割算法

字符分割技术是车牌识别系统的关键技术之一。字符分割最主要的问题是字符粘连及车牌边框的影响。鉴于车牌字符具有布局规整,字符个数确定,字符大小一致、宽高存在规律等特征,文章提出一种将投影和字符间距相结合的基于字符综合特征的字符分割算法。实验证明该算法那对分割粘连字符具有较好效果。     

一种车牌图像中的字符快速分割与识别方法

该文主要研究实时交通流的车牌识别问题,运用局部最小值方法完成车牌中的字符分割,应用轮廓特征解决字符的识别问题。开发出实用的算法。在实际的车牌识别中,算法具有速度快、识别能力强的优点。     

基于颜色和纹理分析的车牌定位方法

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。     

基于条件随机场的低图像质量车牌字符分割

提出一种基于条件随机场的车牌字符分割算法,能够对光照不均、相机拍摄角度造成的低图像质量的车牌图像,特别是日益增多的车牌边框与字符相连接车牌图像进行有效的字符分割。算法首先进行车牌图像校正,然后利用标注车牌数据进行模型学习,对车牌图像像素列进行分类识别,最后组合成车牌字符分割结果。理论分析与实验结果验证了算法的有效性。     

利用形态特征的汽车车牌图像分割方法

由于光照条件的不同，采集到的汽车图像背景复杂，车牌部分灰度变化不均，因此很难找到一种通用的汽车车牌分割方法．提出一种基于形态特征的汽车车牌图像分割方法．实验证明，该方法具有很强的抗干扰能力，算法简单、速度快，能有效地从复杂背景中将车牌字符分割出来．     

退化车牌字符的两级分割算法研究

为了准确进行车牌字符分割,提高车牌字符识别的准确率,提出了一种改进的车牌字符分割算法.对定位出来的车牌进行有效预处理,通过两级字符分割算法对车牌进行单字符分割.第一级字符分割是结合连通域分析法和垂直投影进行字符粗分割,第二级字符分割是基于车牌字符的先验知识通过多次判断进行车牌字符精分割.实验结果表明,该算法对受到光照不均、污迹、字符粘连和断裂、质量退化等严重影响的车牌字符能进行很好的分割.     

基于多尺度模板匹配和神经网络的车牌识别

针对现有车牌字符分割算法和识别问题的分析,本文采用一种多尺度模板匹配的车牌字符分割算法;并在此分割基础上采用小波神经网络算法识别车牌字符。实验表明该分割与识别方法的结合实现了切分准确、鲁棒性强、去伪性好和快速准确识别的高效性。     

基于新模板的算法在车牌字符分割中的应用

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题,提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符;通过自适应阈值投影法进行字符细分割;同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明,该算法将连通域法与投影法有效结合,能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况,该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。     

基于颜色对特征点主成分分析的车牌校正方法

为了在车牌的倾斜校正过程中减少车牌边框和噪声干扰的影响,并简化计算过程,提出了一种基于颜色对特征点主成分分析(PCA)的车牌水平校正方法。该方法根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特点,首先在原始车牌图像中提取颜色对特征点,并将所有颜色对特征点视为待分析的样本;然后构建这些样本特征点的2维散布矩阵,并通过主成分分析求出其主成分方向,该主成分方向就是车牌的水平倾斜方向;最后再进行相应的旋转,即可获得校正后图像。由于这种方法将车牌的颜色信息和边缘信息融合后共同使用于车牌的校正过程,同时将搜索图像倾斜角度转换为2维实对称矩阵进行计算,从而简化了计算。通过编程对实际车牌图像进行的实验结果证明,该方法对于边框不清或含有噪声干扰的图像仍然能取得较好的校正结果。     

一种精确高效车牌定位算法

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识别系统的核心技术之一。本文提出一种精确高效的车牌字符定位算法,该算法采用差分来描述灰度变化进行初步定位,并对不同类型的车牌使用不同的二值化处理方法。实验表明,该算法快速有效。     

多特征融合的车牌定位算法

针对使用单一特征在复杂场景下车牌定位效果不佳的问题,提出了一种融合了边缘、颜色、纹理等多种特征的车牌定位算法。该算法将定位过程分为假设生成和假设检验两个阶段:在假设生成阶段,使用特征点检测、形态学作为主要技术手段,利用车牌的字符纹理和颜色特征生成候选车牌;在假设检验阶段,使用灰度投影作为技术手段,利用车牌结构的固有特征验证候选并实现定位。实验结果表明:在包含实际场景的车牌图像库中,定位成功率可以达到96.6%,精确度可以达到95.4%,验证了多特征融合算法的合理性和有效性。     

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。     

一种基于纹理和颜色综合特征的车牌定位新方法

根据车牌纹理及其几何形状的特点，提出了一种基于区域生成的车牌图像定位新方法，该方法灵活有效，通用性强，同时可以根据需要反复分割，直至取得最好效果；另外提出一种新的色彩分割方案，根据车牌的颜色特征在车牌区域内进行色彩分割，进一步地精确定位车牌区域，使得本方法不仅定位准确度高，而且分割精确度也很好。     

一种蓝底车牌的快速定位技术

车牌定位是汽车车牌识别的一个重要的环节,在研究汽车车牌定位的过程中,发现了一种可以快速定位汽车车牌的新技术。针对蓝底车牌不反射蓝色光的特点,提出了一种基于彩色图像蓝色通道进行车牌定位的算法,算法首先根据蓝色通道数值过滤其它通道的颜色,使用几何形态检测技术对过滤后的图斑依次进行检测,最后剩余的区域极为车牌区域。实验证明该方法能够快速的查找到图像中车牌的位置,法计算量小,速度快。适合在实时性要求高的场合使用。     

多颜色模型和综合特征下的车牌定位新方法

提出了一种基于多颜色模型的车牌定位新方法。该方法在RGB和HSV两种颜色模型中,首先充分利用车牌图像的彩色信息对车牌图像进行颜色分割,将彩色图像转化为多级灰度图,从而确定出车牌所在的可能区域,完成车牌区域的粗定位。然后结合车牌特有的字频统计特征和几何结构特征进行分析和判断,进而精确定位出车牌区域。实验表明该方法定位准确率高,且适用于任意背景、位置和光照下的牌照定位,具有很强的鲁棒性。     

基于特征多样性的车牌定位方法

本文提出了一种基于结构特征和纹理特征的车牌定位方法:对车辆图像进行预处理,检测垂直方向的边缘,执行数学形态学操作,并利用车牌的结构特征粗定位车牌区域;提取车牌的纹理特征并构建特征向量,通过贝叶斯分类器来精确定位车牌区域。该方法不受车牌大小、位置等因素限制。对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量实验。实验证明:该方法定位率高,速度快,具有较好的鲁棒性。     

基于FCM颜色聚类的车牌定位方法

提出了一种基于FCM颜色聚类的车牌定位方法。首先应用高斯差分算子对图像进行二值化;其次进行中值滤波;然后利用形态滤波,基于车牌的结构特征进行车牌的粗定位;最后基于FCM颜色聚类进行车牌的精定位。对各种条件下采集的250幅车辆图像进行实验,定位率在98%以上,同时该算法对光照影响有很好的鲁棒性。