基于快速广义Hough变换的倾斜车牌定位

提出一种倾斜车牌定位算法。算法使用快速广义Hough变换检测车牌倾斜角度,并检测出倾斜车牌在图像平面中的长宽比例和车牌位置,定位出倾斜车牌。仿真实验表明该算法能正确定位倾斜车牌。     

基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法

针对现有车牌定位算法准确率不高、步骤多和速度慢等问题, 提出一种彩色图像车牌定位方法(License plate locating based on CNN color edge detection, LPLCCED). 首先利用细胞神经网络(Cell neural network, CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法, 将车牌的颜色对约束条件融合到边缘检测算法中, 本文专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围. 接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算法, 最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证. 该流程的各个环节都可以通过硬件实现, 为面向智能交通领域的实时车牌识别系统的前期车牌定位处理提供了依据.     

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。     

基于扫描线和特征筛选的车牌定位快速算法

以对车牌识别准确率影响最大的车牌定位技术为重点,研究并提出一种基于扫描线和特征筛选的车牌定位算法,该算法先记录并分析二值图像中相邻水平扫描线上的跳变点信息,确定出候选车牌区域,再根据车牌特征筛选,最终确定车牌区域.对113幅不同车型的图像进行测试,结果表明,去噪处理对定位准确率有很大影响,当车牌倾斜角度小于5°、且经过去噪处理时,定位准确率超过90%,定位时间小于0.9s.     

基于模糊边缘检测算法的车牌定位

车牌定位是自动车牌识别系统的一个关键步骤,车牌定位结果直接影响对车牌的最终识别效果。因此为了保证实际应用中车牌的识别准确率,文中提出了一种新的车牌定位算法,该算法利用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行车牌图像的边缘检测,得到整个原车牌图像的边缘图像,然后基于边缘图像的丰富的边缘信息设计一个高效、准确的车牌区域定位算法,检测出车牌区域。实验结果表明:算法定位速度较快、准确度较高,具有良好的应用前景。     

基于特征显著性的多特征融合车牌定位算法

在分析已有车牌定位技术以及目标检测共有特性的基础上,提出了基于视觉显著性的特征选择方法.算法依据先验样本的统计学习,利用导致最小错误概率判决方法,得到目标的特征显著性分析.在车牌定位过程中,根据得到的特征显著性序列,依次赋予特征不同的权值,然后采用融合的方式得到所需要的车牌区域.实验结果表明,该算法提高了使用单一特征进行车牌定位的准确率.     

基于DCT域的公路车牌定位算法

车牌定位是将车牌区域从车辆图像中分割出来,是车牌识别的基础.本算法首先通过对图像进行离散余弦变换(DCT),得到DCT系数,之后计算提取出一种基于加权频率的新特征,采用自适应阈值法,实现车牌区、非车牌区的快速分割,再经平滑滤波之后,利用投影法实现车牌区域的定位.实验结果表明该算法准确率较高,有利于实现复杂背景中车牌区的快速定位.     

基于数学形态学的车牌定位与分割

车牌定位是车牌识别的关键步骤.为了提高定位的准确率和实时性,提出了一种基于数学形态学的车牌定位算法,通过形态学算子的作用进行车牌区的定位与分割,采用车牌结构特征来进行非车牌区域的剔除.实验表明,该算法速度快、准确率高.     

基于纹理和颜色的模糊车牌的增强与定位

针对汽车牌照自动识别系统中图像效果差的问题,本文提出了一种基于盲解卷积的增强算法,并给出了一种纹理和颜色分析相结合的车牌定位方法.该方法利用车牌字符具有明显竖直纹理的特征,经边缘检测获取垂直边缘图,结合形态学及车牌固有特征,确定疑似牌照区域;同时在HSV颜色空间进行颜色分割,提取出满足车牌颜色特性的区域.实验结果表明,在车牌图像失真的情况下,该方法能够快速有效地实现图像恢复和车牌定位.     

基于模糊边缘检测算法的车牌定位

车牌定位是自动车牌识别系统的一个关键步骤，车牌定位结果直接影响对车牌的最终识别效果。因此为了保证实际应用中车牌的识别准确率，文中提出了一种新的车牌定位算法，该算法利用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行车牌图像的边缘检测，得到整个原车牌图像的边缘图像，然后基于边缘图像的丰富的边缘信息设计一个高效、准确的车牌区域定位算法，检测出车牌区域。实验结果表明：算法定位速度较快、准确度较高，具有良好的应用前景。     

基于形态学梯度重建的车牌定位方法

准确定位车牌是车牌识别的重要基础。针对复杂环境下车牌图像容易受背景、光照等因素的影响而导致车牌定位精度较低的问题,提出了一种基于形态学梯度重建的车牌定位方法。该方法首先利用颜色信息确定车牌候选区域;然后利用矢量梯度算子获取候选区域中车牌图像的梯度,利用形态学梯度重建运算提取具有车牌特征的图像结构,同时抑制非车牌特征的图像结构;最后利用车牌固定的宽长比先验信息对矩形区域进行提取,最终得到准确的车牌定位结果。实验结果表明,提出的车牌定位方法能在复杂环境下快速、准确地定位车牌,且具有较高的鲁棒性和实时性。     

车辆牌照自动提取算法的研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统(ITS)中的关键技术,而车牌定位是车牌识别技术的关键点。该文提出一种两步定位的方法来解决这一技术难题:首先利用图像的边缘信息进行水平定位,然后利用颜色信息进行二次定位。通过该算法提取出的牌照区域准确率高,对光照变化的适应性好,且通用性好。     

基于纹理分析的精确车牌定位算法

在车牌识别（LPR）系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌图像的提取以及车牌字符图像的分割。介绍了一种基于车牌区域字符的纹理特征和统计规律的车牌定位方法。由于光照、复杂背景等因素都会对车牌定位产生不良影响,而利用车牌字符纹理丰富的特征寻找车牌区域就可以避开这些不良影响。这种算法不仅排除了光照、复杂背景等因素的影响,而且对于拍摄到车牌的大小、车牌在图像中的位置和倾斜角度没有太多限制。实验证明这种算法具有定位准、适应性强的特点。     

LPR中两个问题的MATLAB解决方案

变形车牌矫正和复杂牌照的文字区域提取是LPR中两个比较重要的问题，本文运用MATLAB,通过Radon变换检测牌照的角度,使用旋转与错切变换相结合的方法来解决变形牌照矫正问题;通过对牌照区域进行颜色提取从而消除非牌照颜色的干扰,解决复杂牌照的文字区域提取问题。     

基于SIFT特征匹配的车牌识别方法

针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题,提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理,基于轮廓特征对车牌进行定位,通过SIFT特征匹配的方式,利用模板库中的车牌字符模板对车牌进行定位验证以及字符识别。实验结果表明该方法能有效提高车牌识别的效率。     

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%。     

基于多目标优化多任务学习的端到端车牌识别方法

本文针对多个车牌识别任务之间存在竞争和冲突,导致难以同时提高多个车牌的识别率的问题,提出基于多目标优化多任务学习的端到端车牌识别方法.首先,通过分析某些车牌识别任务容易占主导地位,而其他任务无法得到充分优化的问题,建立基于多任务学习的车牌识别模型.接着,针对字符分割造成车牌识别准确率较低、鲁棒性较差的问题,提出基于多任务学习的端到端车牌识别方法.最后,针对多个车牌识别任务间难以权衡的问题,提出一种基于多目标优化的多任务学习方法,以提高多个车牌识别的准确率.将本文所提方法在标准车牌数据集上进行测试,实验结果验证了该方法的有效性和优越性,其他代表性方法相比可以提高车牌识别的准确率、快速性和鲁棒性.     

基于垂直线条密度质心法的车牌倾斜校正

车牌倾斜校正是车牌自动识别系统中的重要技术之一。提出了基于垂直线条密度质心法的汽车牌照倾斜校正的新方法。首先分析几种常见的车牌倾斜模式,然后先除去车牌边框及一些污点,最后把车牌图像划分成N列垂直线条,求出每列像素的质心,利用最小二乘法把每列质心拟合成一条直线,并推导出其斜率,由此确定出车牌的倾斜角度。文中给出了实验结果及分析,并与传统的Hough变换法和旋转投影法相比较,结果表明该方法精确、抗干扰性强、快速有效。     

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。