基于数字图像处理的车牌定位方法的研究

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,其应用范围十分广泛。对车牌定位方法进行了初步研究,以模式识别、数字图像处理、计算机视觉技术为基础,使用M atlab软件对图像预处理、边缘检测等算法进行了必要的仿真实验,获取了车牌区域。对摄像机拍摄车辆的图像进行分析处理可以得到汽车的车牌号码,从而完成整个识别过程。     

基于字符边缘颜色多分量信息的车牌定位方法

针对复杂环境下的车牌定位,提出利用车牌字符边缘颜色多分量信息特征的定位算法,分别提取车牌底色像素点和字符色像素点,排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点。由于字符色与底色的相互影响,字符边缘处色度、饱和度分量都有较窄的范围,可缩小车牌的搜索区域。结果证明该特征有助于车牌的准确定位,可确定车牌颜色,同时运算多在二值图上进行,速度快。     

一种基于纹理特征抽取的车牌定位预处理方法

研究了车牌区域的字符和边线纹理特征,改进了传统的Sobel算子,以求更好地提取车牌区域的45°,135°方向的边缘纹理;同时设计了两种模式滤波器,以滤除不具备车牌纹理特征的噪声纹理。实验结果表明,该预处理方法很好地突出了车牌区域的纹理特征,有利于快速、准确地定位出车牌所在的区域。     

车牌定位中宇符边缘色彩信息作用研究

研究了字符边缘色彩信息对车牌定位的作用.在HSV色彩空间中,字符边缘处色度、饱和度处于特定的较窄范围,分别提取出车牌底色色彩像素点和字符色色彩像素点,再利用图像水平方向纹理得到车牌底色纹理,最后排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点.实验结果表明,该方法适应性强、定位速度快,可在定位的同时确定车牌颜色.     

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．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线形窗口,在窗口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;然后进行形态滤波,剥离不符合车牌结构特征的区域,最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该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．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法,定位准确率达到98．2％。     

基于车牌色彩变化特征的车牌定位方法

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于车牌色彩变化特征的车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像转换到HSV彩色空间中进行颜色识别,分割出车牌底色及字符颜色相对应的颜色区域,同时通过边缘提取、二值化处理、与运算找到对应颜色边缘特征点,最后经纹理分析来定位车牌。     

基于边缘检测的车牌定位方法

根据图像处理理论基础知识和现有技术基础上,对现有定位的算法进行了分析,提出了基于边缘特征的车牌定位方法。经试验验证,结果表明所用方法是有效的,该方法提高了定位准确率,也缩短了定位所用时间,达到了预期目的。     

基于纹理特征的车牌定位方法

提出了一种基于纹理的车牌定位方法。首先提取汽车图像的边缘,再连接水平方向上距离较近的边缘点,通过数学形态学操作形成若干候选区域,然后根据水平方向边缘线段长度和投影直方图进行精确定位,最后根据尺寸判断候选区是否为车牌。实验结果表明,该算法定位准确率能达到93.7%,平均定位时间为435 ms。     

车牌定位常见技术介绍与分析

本文对目前比较常见的几种车牌定位技术进行了简要的介绍，并对它们的优、缺点进行了分析和比较。     

多信息融合的快速车牌定位

目的车牌定位是车牌识别的关键步骤之一,为提高车牌定位的准确率和定位速度,降低误检率,提出一种基于多信息融合的快速车牌定位方法。方法首先,通过边缘密度信息快速排除大量背景区域,有效提高定位速度;其次,根据车牌字符的分布信息精确定位车牌;最后使用基于模板匹配的车牌字符分割方法进行车牌字符分割,通过验证所分割出的字符是否是数字或字母来验证所定位区域是否车牌,去除误检车牌区域。结果在9 980幅图像上进行测试,定位准确率为97.9%,平均定位时间为16.3ms。实验结果表明,本文方法可以在各种条件下快速而准确地定位车牌。结论融合多种特征的车牌定位方法,通过提取车牌对应的环境信息,排除了大量的背景区域,加快了车牌定位的速度;根据车牌的结构信息定位车牌,并通过车牌的部件信息,实现合法性验证,提高车牌定位的准确率。通过多种信息的融合,有效改善了车牌定位的效果。     

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.     

一种新的车牌定位方法及应用

针对现有车牌定位方法的局限性,提出了一种基于灰度图像求取卷积能量极值区域的车牌定位新方法。该方法充分利用车牌的纹理复杂、对比度鲜明、外型规则等特征构造车辆图像的能量图,然后通过选取能量区域定位车牌。其明显优点是,避免了常见方法中直接对图像进行二值化时阈值难以确定的问题。大量实验表明该方法计算简单,准确率高,鲁棒性好。最后说明了如何应用该方法进行车速测量。     

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。     

一种车牌识别系统中的混合车牌定位方法

提出了一种新的粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法.首先采用一种基于垂直边缘和车牌句法的车牌粗定位算法,确定车牌候选区域,剔除伪区域,粗定位可以快速地将车牌从原始车辆图像中截取出来,同时精确确定车牌的上下边界.然后再进行基于旋转差分投影的车牌水平精确定位与倾斜校正,由于水平定位和倾斜校正同时进行,提高了水平分割的精度并降低了定位时间.实验表明该混合方法能快速、精确地进行车牌定位,有效地解决了复杂背景下的车牌定位精度不高的问题,同时对模糊车牌具有很强的抗干扰性.     

基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法研究

针对传统的车牌定位算法是采用灰度图像的纹理特征的,由于灰度图像的纹理特征诸多特性和局限性,给车牌定位算法带来很大的困难;鉴于此,提出了基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法;首先对图像进行二维小波分解,计算滑动窗内图像的小波纹理特征;然后同时将低频子图转化RGB色彩分量为HSV色品值,提取颜色特征并得到综合特征向量;其次利用小波变化定位出车牌区域;最后对定位出的车牌进行后期校正处理并输出定位结果;该算法采用综合特征定位,克服了采用单一特征定位的缺点和局限性,从实验结果可以看出该算法能够较准确的从背景图像中提取出车牌位置信息。     

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.     

常用车牌定位算法浅析

车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题,许多学者研究发展多种车牌定位算法.简要介绍和比较了目前比较常见的几种车牌定位方法进行了.     

基于图像纹理特征提取的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,为了能在不同条件下准确、快速的定位车牌位置,提出了一种根据车牌区域的边框特征以及牌照区域二值化后车牌内部的纹理特征灰度变化频率来定位车牌的算法。实验证明这种算法具有定位准、适应性强的特点,符合实时性的需要。     

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。     

应用遗传算法进行车牌定位

提出了一种针对车牌定位问题的遗传算法解决方案.先对车辆图像局部区域进行二值纹理特征增强处理,然后使用一组一维滤波器获取其二值纹理特征向量,在此基础上提出一种基于实整数编码的遗传算法,利用其快速高效的特点对全图进行车牌特征匹配搜索.测试结果表明,结合遗传算法的局域特征增强算法能进行稳定的特征提取,定位效果很好.