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在深入研究了大部分常用的车牌字符分割算法的前提下,根据车牌区域图像的特征,文章提出了一种综合了模板匹配法和垂直投影分割法的车牌字符分割算法(模板匹配-垂直投影分割法),该算法经过大量实验证明了其在准确率方面的优越性. 相似文献
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针对传统的车牌定位算法受天气、光照影响而造成的低定位率问题,提出了一种自适应的车牌定位算法。算法根据车牌颜色特征和图像清晰度判断不同天气及对比度,利用小波系数调整法调整图像对比度,最后利用垂直投影和模板匹配相融合的方法进行车牌定位。所提出的定位算法具有广泛的适应性和较高的车牌定位率,可以在晴天、阴雨天、雾天、傍晚等多种不同光照条件下,对不同对比度的图像进行车牌定位。实验结果表明,该定位方法的车牌平均定位率达到93.4%。 相似文献
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投影和模板匹配相结合分割车牌字符 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种解决断裂、粘连、污损和部分遮挡车牌字符的分割算法.结合字符牌照的特征,对校正后的车牌图像进行投影,处理断裂和粘连的字符,实现字符初次分割.在初次分割的基础上,设计匹配模板对初次分割下来的车牌图像进行模板匹配,寻求误差最小的模板对字符重新分割.实验结果表明,该方法自适应性强,有很强的鲁棒性,可以获得最优的分割效果. 相似文献
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车牌识别中关键技术的研究与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法.在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度交换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像.字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波.在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法.对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%. 相似文献
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针对单一使用模板匹配车牌字符识别算法识别准确率低的缺陷,综合考虑到模板匹配方法的优劣,以及车牌字符集自身的特征,通过研究模板匹配方法的思想并对相似字符容易误识别的特点进行分析,采用改进的基于模板匹配车牌相似字符识别方法,并结合分级分类的思想,有效地提高了识别率.对不同环境下1030张高速卡口摄像头抓拍的车牌图像进行测试,提出的车牌字符识别方法准确率达到了系统的要求,并具有良好的鲁棒性和实时性. 相似文献