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。     

基于改进的K-means的车牌字符分割

提出了一种基于改进的K-means的车牌字符分割方法。该方法首先利用均值跳变法对车牌区域进行精确定位,再利用改进的K-means算法对车牌字符进行聚类,最后根据K-means算法得到的聚类中心对车牌字符进行分割。实验结果表明,该方法能够准确地分割出车牌字符,且具有较强的抗干扰性。     

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。     

基于公路收费系统的车牌定位与字符分割算法

针对收费站点环境的特殊性,在使用新的边缘检测与图像二值化方法的基础上,提出了仅基于车牌特征信息进行车牌定位与字符分割的算法。经过现场检测,该算法定位与分割准确率较好,且具有很好的鲁棒性,车牌定位准确率为98．7％,字符分割正确率为99％。     

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。     

复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割方法

车牌定位和字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤。提出了一个综合多种特征的车牌定位算法和一个基于模板匹配的字符分割算法,有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位和字符分割的问题。综合这些算法并结合字符识别核心,实现了一个完整的车牌照自动识别系统。该系统对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、鲁棒性好。     

集成电路印字的定位和字符分割技术研究

提出一种基于数学形态学定位和模糊模板匹配及垂直投影相结合的字符分割算法。先通过形态学运算得到一系列候选区域,根据先验知识从中找出封装体所在区域,再利用模糊模疲匹配的方法找到字符区域,通过字符垂直投影进行单个字符分割。通过大量的实验表明,该算法能够有效解决集成电路印字定位和字符分割的问题,并具有较好的鲁棒性。     

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.     

基于数字形态学的车牌字符分割算法

随着科技的发展，车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确，甚至分割错误。针对这些问题，提出一种新的字符分割方法，采用基于数字形态学的连通区域法进行字符的分割，并结合现有方法提出一个完整的、行之有效的字符分割方案，取得较好的实验效果。     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别

在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.     

车牌定位算法研究

提出了基于参数自校正纹理分析的牌照定位方法,提高了车牌定位的精度.实验结果表明,该方法对于车牌模糊、牌照扭曲等现象均有很强的适应性.     

基于聚类分析的车牌定位算法的研究

提出一种基于数学形态学和均值聚类的实时车牌定位算法,将边缘处理与聚类分析相结合,得到车牌字符的垂直边缘信息,然后通过数学形态学运算处理,结合车牌的多个特征对车牌进行定位,试验证明,该算法准确率高,抗干扰性强.     

改进遗传算法在车牌定位中的应用

为了更好地反映自然界的优胜劣汰,提出改进的遗传算法。在改进的交叉与变异运算中引入个体的适应度。把改进的遗传算法应用于车牌图像分割中,并根据车牌中字符分布的特点,利用车牌内部灰度值的变化频率实现车牌定位。实验结果表明该算法不仅可以获得较好的车牌分割效果,而且能提高车牌定位的速度。     

基于分块和滑动窗口的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键环节.提出了一种利用分块和滑动窗口快速定位车牌的新方法.首先,进行垂直边缘的检测;然后利用分块和滑动窗口的方法进行搜索,产生车牌候选区域;最后经过判别得到车牌区域,并对边界加以调整.实验结果证明这种算法具有定位准确、效率高、适应性强的特点.     

一种基于能量滤波和小波的车牌定位方法

提出一种基于能量滤波和小波的车牌定位方法。根据车牌在水平方向能量高且集中的特点构造能量函数．并将沿垂直方向变化的能量反映到投影图上,能量滤波后获取车牌的大致位置。再由小波分析获取车牌的水平细节图像和垂直细节图像,然后利用形态学对小波分解后的细节图像进行一系列处理,进一步消除无用信息和噪声,最后由投影法准确确定车牌位置。实验结果表明,定位准确率为96．2％．平均定位时间为3．62s。     

基于数字形态学的车牌字符分割算法

随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分;车牌定位、字符分割 和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和 间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,提出一 种新的字符分割方法,采用基于数字形态学的连通区域法进行字符的分割,并结合现有方法提出一个完整的、行之 有效的字符分割方案,取得较好的实验效果。