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。     

基于垂直投影的车牌字符分割方法

车牌的字符分割是车牌识别系统中的重要环节,通过车牌字符的垂直投影可以对字符进行分割,所以可应用于分割车牌图像中的字符。首先对车牌进行图像预处理,提取出车牌的灰度图像;然后根据垂直投影法确定字符边界以及车牌字符的7个投影块;最后结合实际车牌情况,提出了对粘连和断裂字符的处理方法。实验结果表明,该算法能有效的分割出车牌图像中的字符。     

基于SVM的车牌字符分割和识别方法

文章研究了车牌识别系统中的字符分割和识别技术.提出一种投影法粗分割结合先验知识后处理的字符分割方法,该方法简单、容易实现,取得了很好的分割效果.对于字符识别,本文采用SVM(Support Vector Ma-chine)方法,并根据车牌字符特征将子分类器分为四组,提高了识别率、缩短了训练时间,实验表明,用该方法识别车牌字符具有较高的识别率和识别速度,并避免了神经网络局部极值等问题.     

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。     

改进的基于投影的车牌字符分割算法

车牌识别（LPR）是智能交通系统中的一个重要环节,而字符分割是车牌识别中的关键部分。文中提出了一种改进的车牌字符分割算法。首先,该算法结合了数学形态学与二维otsu算法,提高了车牌定位的准确性和抗干扰能力。其次提出了一种新的二值化方法,与传统方法相比,能有效地减少字符粘连,锚点等问题带来的干扰。最后使用投影法分割出字符。实验结果表明：该方法实现简单,分割质量好,效率高,便于下一步的字符识别。     

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。     

车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法

根据车牌几何形状和纹理的特点,提出了基于图像的特征线确定二值化阈值的方法.为了解决车牌图像倾斜对字符分割与识别带来的不良影响,对一种基于字符间投影距离的倾斜校正方法做了研究.在该方法中,根据倾斜车牌与非倾斜车牌字符的投影距离大小比较来确定车牌图像的倾斜角度,再用基于双线性插值的旋转方法进行矫正.针对该方法的不足之处,提出了该算法的改进算法.试验结果表明,该算法是快速而有效的.     

基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别系统设计

文章提出了一种基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别方案。系统使用Vision Assistant的颜色阈值、高级形态学及光学字符识别等函数,实现了对车牌图像的预处理和车牌区域定位以及车牌字符分割、字符训练和识别,使用LabVIEW程序完成车牌的显示。使用数百张车牌图像对该系统进行验证,结果证实该方案是可行的,系统是可靠的,可以快速、准确定位和识别车牌。     

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MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于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.该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题.通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效.     

一种基于数学形态学和投影的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。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,本文根据车牌及拍摄效果等特点及因素,提出了一种结合数学形态学和水平、垂直投影法的定位方法。首先对图像进行预处理,利用数学形态学将预处理过的图像进行处理,滤去一部分伪车牌区域,然后利用水平和垂直扫描进一步精确定位车牌,最后结合车牌的先验知识最终确定车牌区域。实验结果表明,该方法定位率高,速度快,具有良好的鲁棒性。     

一种改进的车牌定位算法研究

为了实现车牌的准确定位及后续的车牌识别,提出一种改进的车牌定位算法。该方法首先对预处理后的车牌图像进行模板匹配来大致确定车牌区域,为了节约运算时间,对模板匹配法进行优化。接着,运用形态梯度方法对粗定位后的图像进行边缘检测,从而更好地保持车牌的边缘。最后,采用投影法进行精确定位,通过对投影的分析找到车牌的准确位置。实验结果表明,该算法对车牌定位的准确性和处理速度都有很大提高,基本满足了系统实时性和准确性的要求。     

基于多尺度小波边缘检测的车牌定位研究

车辆牌照的准确定位是车牌识别系统中的关键步骤,利用车牌区域丰富的边缘和纹理信息以及车牌自身的特征,提出一种基于多尺度小波边缘检测的车牌定位方法.该方法能够更好地解决在复杂背景和复杂光照下的车牌定位.首先用图像增强和多尺度小波算子提取出车牌图像的边缘,然后利用数学形态学和连通区域标记的方法对车牌进行初步特征提取去除伪车牌区域,最后采用水平垂直投影法进行车牌的精确定位.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,对复杂背景下的车牌具有很好的鲁棒性和实时性.     

基于图像理解的LPR系统研究

设计了一种基于图像理解的智能车牌识别系统,利用水平和垂直投影进行车牌区域定位。通过基于垂直投影和模板匹配的字符分割方法有效地解决了背景变化、车牌尺寸变化、字迹模糊等问题,在对120幅472×332大小的车辆图像采用基于模板匹配的ORC识别方法,在Hausdorff距离分类器上进行了相关匹配测试实验。识别率达96.7%,识别时间稳定在0.3~1.2 s之间。     

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。     

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。     

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DSP的车牌识别关键算法研究

根据DSP的车牌识别硬件系统的特点,分析改进了车牌区域定位算法、字符分割算法,提高了车牌识别的效率。