基于数字图像处理的车牌字符分割方法

传统的字符分割方法一般针对单行车牌,本文提出一种针对单行和双行两种结构的车牌字符分割方法。首先进行图像预处理,减少噪声及环境干扰。将车牌图像分为两部分,对前两个字符的部分先垂直投影,再结合先验知识判断进而准确分割;对后五个字符的部分用垂直投影法确定动态阈值并结合连通域分析进行字符分割。实验结果表明,该方法同时适用于单双行结构车牌,对字符粘连断裂的情况也能很好的分割。     

受污染车牌字符分割方法的研究

为提高对受污染车牌字符分割的有效率,提出了将现有字符分割方法中的垂直投影法和固定边界法结合的方法应用于受污染车牌字符的分割,对原始图像进行灰度化、二值化、开闭运算、去除边框、去除圆点,实验结果表明,该方法可以有效进行受污染车牌字符的分割。     

基于投影法与字符特征的车牌字符分割算法

提出一种结合投影法与车牌字符特征的车牌字符分割算法,先利用投影法对车牌图像进行字符分割,然后对投影结果进行判断,由于干扰投影法分割效果的主要为字符粘连,经过判断,对字符粘连的区域进行字符特征的判定,从而达到最终字符分割的目的。     

复杂背景下的车牌自动识别系统

提出一种改进的模糊C均值聚类算法用来对车牌图像进行分割,算法中通过图像的灰度直方图来初始化聚类中心与聚类数目,并对聚类中的隶属度做了相应的修正。车牌的定位是根据水平灰度值的变化规律来实现的;字符的分割是根据字符区域中字符像素个数的垂直投影实现的。实验结果表明该算法能够获得较理想的车牌自动识别效果。     

车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。     

基于改进模版匹配的车牌字符分割

车牌字符分割是车牌识别系统中的关键技术之一。为了有效地对车牌字符进行分割,提出了一种基于改进模版匹配的新方法,该方法包括车牌区域图像预处理、车牌字符校正、车牌字符去边框处理和改进模版匹配的车牌字符分割处理等四个步骤。与传统的车牌字符分割方法相比,该方法不仅能够在正常条件下对车牌字符有效地进行字符分割,而且还可以有效地解决车牌字符粘贴、车牌字符残缺和车牌字符区域质量差等情况的车牌字符分割问题。实验结果表明,该方法具有算法简单、实时性强和分割效果好等优点。     

基于底色分辨和分段属性的车牌字符分割

根据车牌有多种颜色不利分割字符的问题,提出一种分辨底色并用分段属性来进行字符分割的算法.算法中,采用直方图平滑曲线的特征来分辨白底黑字和黑底白字的车牌区域图像,统一为白底黑字,根据二值图像纵向投影平滑曲线,求其分段属性,分析中心线距离、间隙、宽度等,来分割出车牌的字符.将该算法应用到车牌识别系统中,实验效果比较好.     

基于MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计

车牌自动识别系统是基于MATLAB平台仿真实现的,里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片,经过预处理图像,完成车牌图像提取,自动对字符分割,进而正确识别出车牌号码。     

汽车牌照字符分割方法

提出一种以车牌中分隔符为参照系的字符分割方法.该方法首先利用分隔符区域投影特征的唯一性,确定分隔符区域所在的区间,然后结合车牌制式的先验知识,构造出以分隔符区域为基准的字符预分割边界,通过分析字符区域的投影特征,可精确地分割出每一个字符.仿真结果表明,该方法分割精度高,具有很强的稳健性.     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.     

基于自适应投影方法的快速车牌定位

定位是车牌识别技术的关键。针对传统投影方法的不足，提出了一种基于自适应峰区检测与投影的快速车牌定位方法，首先得到候选车牌区，然后根据车牌区的特征筛选出车牌区。实验结果表明该方法能对车牌快速准确定位。     

雾霾天气下的车牌识别

在雾霾天气下,图像采集设备拍摄的图片存在一系列问题,如饱和度低、细节失真、画质模糊等。文中探索了雾霾天气下的车牌识别算法,按照图像去雾、车牌定位、字符分割与识别等步骤来解决雾霾天气下传统车牌识别系统效率低、鲁棒性差等问题。该算法采用暗通道去雾,经去雾算法处理后,图像对比度、信息梯度和信息熵均得到提升;选择数学形态和边缘检测定位车牌的准确位置;利用仿射变换矫正车牌区域,结合投影法分割字符,最后使用基于支持向量机模式的识别算法来识别字符。经过处理后,车牌识别能达到较高的准确率。     

基于数学形态学和投影法的车牌定位方法

在车牌定位系统中,针对图像中存在的复杂背景、车辆自身的车灯或标志这些因素的影响,提出了车牌初步定位和精确定位的方法.首先,对车牌图像进行灰度化、灰度拉伸、边缘检测后,运用数学形态学运算和车牌自身的宽高比例初步定位出车牌区域.然后,运用投影法分别进行水平方向和垂直方向的定位,得到准确的车牌区域.该方法能够很好地排除干扰因素,精确定位出车牌.     

一种基于灰度图像的车牌快速定位算法

在图像增强的基础上,对得到的二值图像进行处理从而得到特征图像,对特征图像进行水平扫描与垂直投影并结合车牌的先验信息来确定正确的车牌区域,实验结果表明该方法能够正确快速地定位车牌区域。     

基于GSM和图像处理技术的车辆牌照手机自动识别系统设计与实现

融合无线通信、图像处理和信息提取技术,开发了车辆牌照手机自动识别系统,重点研究实现了基于水平扫描与垂直投影的车牌定位方法,及基于垂直投影与先验知识的字符分割算法;采用GSM技术传输车辆牌照图像,实现了无人值守的车辆牌照手机自动识别系统.     

基于蓝色车牌背景的车牌精确定位实现方法

先对抓拍的彩色车牌图像进行车牌的粗定位,分割出车牌区域.对车牌区域做图像增强和滤波处理后,转化成二值图像,去除车牌的上下和左右边框,实现车牌的精确定位.针对抓拍的车牌彩色图像因光照不足的原因造成垂直粗定位不准的问题,提出了改进算法,提高了精确定位的准确率.     

基于纹理特征和垂直投影的车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别中的关键步骤。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确定位车牌位置,提出了一种基于车牌纹理特征和垂直投影的车牌定位方法。该方法先根据车牌区域的纹理特性确定出多个水平候选区域,再利用车牌区域垂直投影的统计规律对候选区域进行筛选,并确定出车牌左右边界。实验结果表明,该方法定位速度快、准确率高,具有较好的实用性。