车牌定位算法研究

这里针对传统车牌定位技术中遇到的难点,提出了基于垂直边缘提取的车牌粗定位与行扫描再定位的车牌定位算法,并对算法的具体工作流程作了详细介绍。     

复杂背景下的车牌定位方法

首先用同态增晰方法,对包含车牌字符区域图像增强,压缩其他区域图像,然后用遗传算法搜索众多可能区域,并最终确定字符区域.实验证明该方法对复杂背景下的车牌图像定位具有简单、快速、抗噪声能力强的特点.     

复杂背景下的车牌定位方法

首先用同态增晰方法,对包含车牌字符区域图像增强,压缩其他区域图像,然后用遗传算法搜索众多可能区域,并最终确定字符区域.实验证明该方法对复杂背景下的车牌图像定位具有简单、快速、抗噪声能力强的特点.     

基于小波分析的车牌定位方法

根据图像中车牌的形态特征和横向纹理属性,运用分形盒维数来描述车牌字符的特征,并结合小波变换来定位车牌,该方法计算简单,且不依赖车牌的颜色、形状、尺寸,具有极好的鲁棒性和实时性.测试结果表明,该方法正确定位率超过93%.     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC＋＋6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

基于相似度的车牌定位方法

根据车牌区域内字符的纹理特征以及车牌的颜色特征,提出了一种基于相似度的模板匹配车牌定位方法。该算法先对车牌区域构造出相应的模板,同时分别构造出模板与待定位图像的模糊集,再根据所构造出的模糊集,用滑动窗法计算模板与当前窗口的相似度,得到一个相似度矩阵。取其中最大相似度所对应的区域作为车牌候选区,通过对该候选区进行判断与精确定位分割出车牌区域。实验结果表明该方法能得到较理想的车牌定位效果。     

车牌定位算法的研究

通过比较多种车牌定位的方法,提出了一种基于车牌纹理及颜色特征的综合车牌定位方法.把车牌定位分为两步进行,首先对车牌进行初定位,然后再精确定位车牌区域.     

复杂光照下的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键,为了提高复杂光照下车牌定位的效率,提出了一种基于车牌图像预处理和纹理边缘特征相结合的车牌定位方法. 在预处理过程中利用ＨＳＶ颜色空间中亮度和色度相互独立的特性,对图像进行亮度处理,得到了一幅有效去除背景干扰且亮度适度的二值图像;然后采用Ｃａｎｎｙ算子对车牌进行边缘检测,得到大致的车牌区域;最后对车牌分别进行水平和垂直投影,得到精确的车牌区域. 整个过程用Ｍａｔｌａｂ软件实现,结果证明该方法在复杂光照下具有较强的适应性与稳健性,有一定的实用价值.     

一种车牌识别系统的设计

基于像素精确定位方法来实现车牌定位,然后对车牌进行灰度化、二值化处理,避免了对整个汽车图像先图像处理后车牌定位的繁琐过程,将改进的模板匹配算法应用于字符识别中,最后,利用MATLAB的图形用户开发环境设计出了本系统的测试平台,经过大量车牌样本验证,该车牌识别系统准确率较高.     

基于色彩转换和投影的车牌定位方法

为了设计出一种能够快速自动识别定位车牌的方法,首先对获得的彩色车牌图像进行灰度化和二值化,然后对经二值化处理的车牌图像进行水平和垂直投影,同时充分利用车牌的几何特征,共同完成车牌的区域定位。经VC＋＋验证表明,该方法定位速度快,定位精度较好。     

基于DM6446的车牌定位快速算法实现与优化

该文采用基于边缘梯度的窗口搜索法进行车牌定位,然后在TI公司推出的Davinci系列DSP处理器TMS320DM6446上实现提出的车牌定位算法,并根据DSP处理器的特点进行算法优化.实验结果表明,经代码优化后,车牌定位所需时间从910.28ms减少到24.08ms,提高了近40倍,为实现车牌的实时自动识别提供了有利的...     

一种改进的车牌图像二值化及定位算法

就车牌图像中的光照和污损的复杂特征,对车牌预处理、边缘提取及二值化和车牌定位进行了一系列分析研究。通过设计一种边缘提取与二值化结合的预处理算法,利用提出改进的增加三角点的角点定位算法,设定优先级的四角点、三角点和对角点方法对车牌进行定位。经改进后的算法,能有效对车牌鉴别算法对搜索到的车牌区域进行鉴别,从而提高了车牌定位的准确率和速度。     

车牌识别系统中车牌定位及倾斜矫正算法研究

为了提高车牌定位的实时性和有效性,利用车牌的几何特征和纹理特征,提出了基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法.由于车牌图像摄取的特殊性,使得拍到的车牌图像有不同程度的倾斜变形,而倾斜的车牌很难被分割和识别,必须对车牌定位之后的车牌图像进行倾斜矫正,该文给出了基于Radon变换的倾斜矫正算法.实验结果表明该车牌定位算法和倾斜矫正算法都是快速有效的.     

车牌定位的研究与实现

针对车牌定位中存在的由于光线不足、环境恶劣、车牌背景复杂、车牌磨损等干扰因素导致的定位不准、车牌模糊等问题,提出一种有效的快速定位方法。该方法将图像预割和双边滤波用于车牌定位的预处理中,提高图片质量。然后对处理后的图像进行边缘检测,最后通过线扫描定位车牌。实验证明该方法能够准确快速的定位车牌。     

基于颜色的汽车牌照定位技术研究

汽车牌照定位是汽车牌照自动识别系统中第一个环节,定位的准确与否对系统起关键性的作用。结合我国汽车牌照的特点,对近几年来国内车辆牌照识别系统研究中出现的另一种新思路,即基于颜色的汽车牌照定位方法,进行了全面的综述,并从中得出一个重要发展趋势。     

灰色理论的改良种子算法在车牌定位中的应用

在车牌识别系统中，核心问题在于识别牌照中的字符，而其关键又在于文字目标所在区域的定位。研究提出了一种基于灰色理论的改良种子算法，并将其用于车牌定位系统中。实验结果表明，即使在复杂背景及非均匀光照条件下，应用该方法也能准确实时的定位车牌。     

汽车牌照自动识别系统的设计和研究

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术.车牌识别包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别等5个核心部分.这里提出一种基于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.该方法可以解决在有噪声和光照恶劣情况下车牌定...     

基于色彩纹理的车牌定位系统设计

为了提高车牌定位的准确率,提出了一种基于色彩纹理的车牌定位的分析方法. 首先将彩色图像的色彩空间由RGB转换到HSV,生成HSV色彩模型的三通道图像,将图片进行滤波调整之后,并将符合车牌区域的有效像素的灰度值范围作为参数排除图像中的干扰信息,然后将转换后的图像车牌背景颜色和车牌字符颜色进行二值化处理生成两幅灰度图像,采用逐行扫描的方法对两幅灰度图像的各个像素点进行分析和比对,通过像素灰度值的跳变次数,判断是否找出符合车牌纹理的区域,通过计算确定车牌在图像上的区域,并输出车牌图像. 该方法提高了的车牌识别的准确性和稳定性.