基于色彩纹理的车牌定位系统设计

为了提高车牌定位的准确率,提出了一种基于色彩纹理的车牌定位的分析方法. 首先将彩色图像的色彩空间由RGB转换到HSV,生成HSV色彩模型的三通道图像,将图片进行滤波调整之后,并将符合车牌区域的有效像素的灰度值范围作为参数排除图像中的干扰信息,然后将转换后的图像车牌背景颜色和车牌字符颜色进行二值化处理生成两幅灰度图像,采用逐行扫描的方法对两幅灰度图像的各个像素点进行分析和比对,通过像素灰度值的跳变次数,判断是否找出符合车牌纹理的区域,通过计算确定车牌在图像上的区域,并输出车牌图像. 该方法提高了的车牌识别的准确性和稳定性.     

基于色彩转换和投影的车牌定位方法

为了设计出一种能够快速自动识别定位车牌的方法,首先对获得的彩色车牌图像进行灰度化和二值化,然后对经二值化处理的车牌图像进行水平和垂直投影,同时充分利用车牌的几何特征,共同完成车牌的区域定位。经VC＋＋验证表明,该方法定位速度快,定位精度较好。     

一种基于彩色纹理特征的车牌定位方法

准确快速的车牌定位是汽车牌照自动识别系统的一个重要环节．利用Roberts算子对车牌图像进行边缘检测,根据车牌的彩色纹理特征和灰度跳变特征,提出了一种基于彩色纹理特征的车牌定位新方法,利用采集的80幅车牌图像,在MATLAB环境下进行车牌定位实验,定位准确率达92．5％,实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性．     

一种改进的夜间车牌定位和字符分割算法

针对传统的车牌定位算法对夜间车牌图像定位效果差的缺点,提出了基于支持向量机的定位方法;针对夜间车牌图像的灰度分布不均匀的缺点,采用局部二值拟合模型方法进行字符分割。实验结果证明该方法定位精确,对于包含车头灯或车尾灯的夜间图像,定位方法均有效,并且提供了准确的光滑闭合边界,精度可以达到亚像素级,系统的识别准确率高。     

基于HSV空间的创新型车牌定位方法

在HSV空间中,将车牌底色用1表示,非车牌底色用0表示,实现二值化.用二分法扫描滤波后的区域,对黑白变化特征进行识别,完成车牌粗定位.在灰度图像中对提取后的车牌区域进行直方图统计.大于或等于车牌字符灰度值的像素赋值为1,否则为0.然后进行特征提取及投影分析,实现车牌精定位.     

基于DM642的车牌识别系统

为了提高智能交通系统的管理效率,给出一种基于芯片DM642的车牌识别系统。系统采用基于DM642的硬件平台,由车辆信息采集模块、DSP处理模块、监视器和PC系统4大模块组成。对采集图像进行灰度化、灰度增强和滤波降噪的预处理;利用基于字符竖向纹理特征的定位方法实现车牌定位;再经几何变换,完成字符分割;对分割图像进行字符分类并做归一化处理,通过模式匹配得出识别结果。实验选取3组不同特点的车牌图像,结果显示,所给系统的正确识别率可达93.5%~95.4%。     

基于图像处理的车牌识别技术

汽车车牌照的识别是智能交通系统必不可少的组成部分,也是保障车辆安全的必要手段。本文针对智慧小区设计一种简易实用的车牌识别系统,设计内容包括图像采集及预处理,车牌定位,边缘检测,字符识别等。系统开发构建在Qt软件平台上,对采集的图像进行灰度化、边缘检测二值化处理,同时,通过水平投影进行区域定位消除边框,再利用处置投影对车牌字符分割,最后根据特征值对系统字符识别,输出字符。实验验证,该系统检测方便易行,识别效果较好。     

VLPRS中车牌定位技术的研究与实现

车牌定位是车牌识别系统(VLPRS)中的关键技术之一.车牌区域的正确定位是后续字符分割和识别的基础.为了有效实现车牌区域的定位,在车牌的先验知识及车牌图像特征的基础上,应用接近人眼视觉系统的HIS技术实现车牌区域的粗定位,结合车牌处纹理特征丰富的特点,实现车牌区域的精定位.对不同光照和背景下的图像的实验表明,该方法定位准确,有一定的实用价值.     

基于相似度的车牌定位方法

根据车牌区域内字符的纹理特征以及车牌的颜色特征,提出了一种基于相似度的模板匹配车牌定位方法。该算法先对车牌区域构造出相应的模板,同时分别构造出模板与待定位图像的模糊集,再根据所构造出的模糊集,用滑动窗法计算模板与当前窗口的相似度,得到一个相似度矩阵。取其中最大相似度所对应的区域作为车牌候选区,通过对该候选区进行判断与精确定位分割出车牌区域。实验结果表明该方法能得到较理想的车牌定位效果。     

基于局部P氏熵的车体区域定位

车牌识别中,车体区域的定位是一个重要的步骤。对复杂的背景下如何定位车体区域,提出一种新的思考方法,该方法把P氏熵的原理和信息熵的物理意义同图像的灰度变化结合起来,通过找出最大的局部P氏熵,来实现车体区域的定位。研究结果表明,基于局部P氏熵的图像分析方法,在车体区域定位中是可行的。     

车牌定位的研究与实现

针对车牌定位中存在的由于光线不足、环境恶劣、车牌背景复杂、车牌磨损等干扰因素导致的定位不准、车牌模糊等问题,提出一种有效的快速定位方法。该方法将图像预割和双边滤波用于车牌定位的预处理中,提高图片质量。然后对处理后的图像进行边缘检测,最后通过线扫描定位车牌。实验证明该方法能够准确快速的定位车牌。     

一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法

车牌图像分割是车牌特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响到车牌识别的准确率。针对运动中的车辆牌照受天气等环境的影响,导致车牌图像存在不确定性和模糊性的特点,提出一种基于C均值模糊聚类的车牌图像分割方法,避免图像分割时的阈值设定问题。利用采集的原始车牌图像,在MATLAB7.0环境下进行分割仿真实验,实验结果表明,算法可以有效地去除干扰信息,突出车牌区域的图像特征,为后续的车牌定位、字符分割和字符识别提供重要保证。     

复杂背景下的车牌定位方法

首先用同态增晰方法,对包含车牌字符区域图像增强,压缩其他区域图像,然后用遗传算法搜索众多可能区域,并最终确定字符区域.实验证明该方法对复杂背景下的车牌图像定位具有简单、快速、抗噪声能力强的特点.     

复杂背景下的车牌定位方法

首先用同态增晰方法,对包含车牌字符区域图像增强,压缩其他区域图像,然后用遗传算法搜索众多可能区域,并最终确定字符区域.实验证明该方法对复杂背景下的车牌图像定位具有简单、快速、抗噪声能力强的特点.     

小生境遗传算法在多车牌定位中的应用

为了在复杂背景下对多车牌进行准确定位,提出一种基于小生境遗传算法的多车牌定位方法。利用一组一维滤波器对图像平滑处理得到图像的特征向量,建立小生境遗传算法模型,设计适应度函数,并确定小生境算法机制,实现多车牌定位。仿真实验表明,基于小生境遗传算法的多车牌定位方法能够准确地对多车牌进行定位,平均定位率达到90%以上。     

车牌自动识别系统关键技术研究

车牌自动识别系统是现代智能交通领域的重要研究课题之一。文章主要研究了车牌自动识别系统中的车牌图像的边缘检测和车牌定位的算法及其实现过程。车牌图像的边缘检测采用Prewitt算子检测方法,车牌定位采用了基于车牌先验知识和线扫描的方法。实验结果表明:应用上述方法能够准确定位到车牌区域,算法检测用时短,错误率较低,具有一定的使用价值。     

基于小波分析的混合车牌定位算法

目的提出一种基于小波分析的车牌定位方法,保证车牌定位的准确性,满足车牌识别系统的实时性要求．方法首先对原始图像进行预处理,去除噪声和增强对比度,然后利用原图像的垂直梯度的水平投影实现车牌图像的粗定位,最后利用小波分析提取车牌图像的高频信息,实现车牌精定位．结果通过先粗定位再细定位的方法提高了车牌定位的速度,并且抗噪声能力强,定位效果较好．结论实验证明了该方法的有效性和实用性,为车牌识别系统的后续处理提供了有利条件．     

复杂光照下的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键,为了提高复杂光照下车牌定位的效率,提出了一种基于车牌图像预处理和纹理边缘特征相结合的车牌定位方法. 在预处理过程中利用ＨＳＶ颜色空间中亮度和色度相互独立的特性,对图像进行亮度处理,得到了一幅有效去除背景干扰且亮度适度的二值图像;然后采用Ｃａｎｎｙ算子对车牌进行边缘检测,得到大致的车牌区域;最后对车牌分别进行水平和垂直投影,得到精确的车牌区域. 整个过程用Ｍａｔｌａｂ软件实现,结果证明该方法在复杂光照下具有较强的适应性与稳健性,有一定的实用价值.     

基于边缘统计和颜色特征的车牌综合自动定位方法

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用.车牌定位是车牌识别中的关键步骤.本文提出一种基于车牌字符边缘统计和颜色特征的综合定位方法,可以有效地解决背景复杂的彩色图像中车牌定位的问题.该方法分为竖直边缘检测、边缘统计分析、车牌候选区定位、候选区筛选、车牌倾斜矫正.通过对垂直边缘的统计分析将邻近的边缘点进行连接,结合车牌的位置、颜色等特征对连接形成的块状区域进行筛选,而后对得到的车牌区域加以校正,最终输出易于分割的车牌字符图像.该系统包括从图像采集,到车牌分类、车牌文字区别等完整过程,适应性强.通过一系列实际采样图像的试验结果证明,该方法准确率高、鲁棒性好,能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要.     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段：首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段：针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。