MATLAB在汽车牌照图像处理识别系统中的应用

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数宇图像处理领域里的热点问题。本文介绍了MATLAB在汽车牌照图像处理识别系统中的应用。该系统实现了汽车牌照的字符分割。分割准确率高、速度快。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块,通过调用MATLAB函数来实现每一个部分处理过程,最后识别出汽车牌照。     

基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题.文中介绍了一种基于MATLAB处理的汽车牌照图像识别系统.该系统实现了汽车牌照的字符分割,分割准确率高、速度快.整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块,通过调用MATLAB函数来实现每一个部分处理过程.最后识别出汽车牌照.对其中出现的问题进行了具体分析、处理,找出了汽车牌照识别过程的方法.     

基于机器视觉的汽车牌照识别

以汽车牌照的识别为例,具体研究了车牌自动识别的原理.整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割和字符识别五大模块,用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照.在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析和处理.寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法.     

倾斜图像的车牌识别方法研究

随着图像处理技术的飞速发展,汽车牌照识别技术已成为目前计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用的领域之一。汽车牌照识别技术在目前的道路安全管理系统中起到非常重要的作用,这项技术可以大大加快道路安全信息化的速度。本研究采用了orientation_region()算子对汽车车牌图像的倾斜角度进行测量,使用外接矩形旋转法对汽车牌照图像进行旋转校正。并依据上述的方法创建了一个汽车牌照识别系统。本研究基于改进的倾斜校正算法的车牌识别系统,对含有汽车牌照的图像进行灰度处理,二值化处理,车牌定位,车牌校正和字符识别。对车牌定位技术和倾斜车牌校正技术进行了改进,提高此系统应对不同环境变化的能力。经实验表明,车牌的识别率得到了显著提高。     

车辆牌照图像识别技术研究进展

汽车牌照的字符分割和识别技术是车牌自动识别系统的技术之一,是提高车牌识别率的关键.许多学者对其进行了较为深入的研究和探讨,提出了一些基于投影分析、连通域分析的字符分割方法和基于模版匹配、神经网络等的字符识别方法.根据国内汽车牌照的字符特征,对近年来出现的车牌字符识别方法进行综述并提出建议,在现有方法的基础上,取其优点,相互补充,结合数学工具,提高系统的速度和精度.     

一种快速实用的车牌定位算法

汽车牌照定位是一个较难解决的图像分割问题,数学形态学为此问题的解决提供了一个有力工具。本文根据我国车牌的几何形状特征,设计了一种基于数学形态学的车牌图像分割方法,使系统的运算速度和抗干扰能力较其他传统分析方法有显著提高。大量实验结果表明,该方法定位效果好、速度高,同时适于对有噪声及复杂背景的车牌图像进行分割。     

基于HSV颜色空间的一种车牌定位和分割方法

提出了一种利用HSV颜色空间和投影技术相结合的车牌进行定位和分割方法.该方法是在HSV彩色空间中,充分利用车牌图像提供的彩色信息,构造出5级灰度图,然后利用水平、垂直投影技术,结合概率统计方法进行分析和判断,确定并分割出汽车牌照.实验表明,车牌正确分割率为91%以上,能够满足实际应用要求.     

不定长车牌字符分割算法

车牌号码识别包括牌照定位,字符分割,字符识别三个主要过程。字符分割是在牌照定位后把字符从牌照中分割出来的过程,然后送到字符识别系统识别。本文提出的字符分割算法在传统的垂直投影法字符分割的基础上进行了改进,对于字符个数不定、车牌字符之间有大间隔的车牌也取得了理想的字符分割效果。     

车牌图像预处理及识别算法研究

实现了车辆牌照自动识别系统中的一套预处理方法,主要包括车辆图像的灰度化,灰度级调整,消除噪声,图像二值化等。通过灰度级跳动来实现车牌定位及分割,最后利用模板匹配自动识别车辆牌照信息并输出结果。本文采用的灰度变化及灰度级调整可有效的消除一些外部环境对车辆牌照的影响,在一定程度上提高了对车辆牌照的定位与分割的准确性,可对光线较昏暗,车牌较模糊的图像也可较准确的进行定位和分割。     

基于几何特征的车牌识别系统关键技术研究

车辆牌照是机动车身份识别的唯一标志,在目前的交通管理、智能监测等领域发挥着无可替代的作用。研究首先用数学形态学的方法对获取的车牌图片进行预处理,其次利用车牌区域矩形结构与面积值固定的几何特征实现车牌准确定位,最后再根据车牌内字符间间隔大,不会出现字符粘连且每个字符长度固定可设定阈值的几何特征得到车牌字符的精确分割。设计在Matlab实验仿真平台上完成,实现了车牌识别系统的三个关键环节。与之前的研究相比,实验结果表明所用的数学方法突出车牌定位的准确性和字符分割的精确性。     

一种新的车牌字符分割预处理方法

字符分割是车牌识别中关键的一步。但在实际处理中,预处理的不足常常给字符分割带来很大难度,甚至导致分割的失败。在对车牌字符分割前的预处理方法进行了研究之后,提出了新的预处理方法,该方法包括反色判断、局部二值化、倾斜校正、车牌精确定位以及顶帽算法滤波等步骤。     

车牌照识别系统设计

车牌自动识别系统可以分为图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌预处理、字符分割、字符识别几大部分.每个模块即相互关联的,又有其自身的特点和技术.车牌定位是车牌识别的基础,本文采用水平和垂直的车牌定位算法;车牌字符的分割是进行单个字符识别的前提,本文采用一种垂直投影的字符分割方法;字符识别采用了BP神经元网络的方法.     

车牌识别系统中倾斜车牌的一种定位方法

在车牌识别系统(LPR)中，最为基础的一步是车牌的分割。对于倾斜的车牌，本文提出了一种快速准确的分割方法。首先利用形态学算子获取车牌的候选区域，剔除较小的和较大的区域：对保留的候选区域进行角点检测，利用概率原则进行对车牌行高度聚类，最后利用车牌的先验知识去除伪车牌，从而准确分割出车牌。经实践验证，该方法定位准确，分割速度快。     

基于HSI颜色模型的汽车牌照定位方法

汽车牌照定位是公认的较难解决的图像分割问题.本文基于HSI颜色模型给出了汽车牌照定位的新方法:首先对图像进行倾斜校正处理.然后将图像转换到HSI颜色空间,对该模型的H分量和S分量进行过滤获得二值化的汽车牌照图像,再通过孔洞检测去除未含有孔洞的连通域.并填充孔洞.运用数学形态学方法对二值图像处理,最后根据车牌照特征定位出车牌照区域.试验证明该方法达到了很好的定位效果.     

基于字符特征约束的自适应车牌校正提取

针对复杂多变环境中难以快速、精确提取车牌的问题,提出了一种利用字符特征智能校正提取车牌的方法。首先通过Gamma校正和Canny算子结合的方法在灰度图中实现自适应阈值边缘检测,解决了分割阈值选取的难题;然后应用字符特征约束条件提取特征轮廓,根据特征轮廓分布规律提取车牌候选区,避免复杂运算的同时提高了定位准确性;最后对候选区进行线性畸变校正并利用行灰度跳变统计实现了车牌真实性验证和精确提取,为后续的识别工作提供了良好条件。对不同环境中随机采集的700幅高清图像进行测试,综合提取准确率为96%,提取车牌字符规整、无多余残留信息。实验结果显示,该方法对图像中车牌状态、背景环境、光照条件等限制极少,具有更广的适用范围和更强的鲁棒性。     

车牌字符分割与识别算法的研究与实现

本文在车牌定位的基础上。利用迭代法进行车牌图片二值化。然后利用基于连通区域标记的方法对图片进行目标区域标记。结合车牌先验知识对车牌字符进行切分。提取字符的13特征。利用BP神经网络进行字符识别。实验结果表明,本文采用的字符分割和识别算法效果良好。     

基于数学形态学的图像分割研究及应用

给出了一种基于图像灰度分布统计特征期望值为阈值的二值化方法．并在此基础上运用数学形态学方法进行图像目标定位分割。应用于有噪声的车牌图像二值化和分割、实验表明本文提出的二值化算法的计算复杂度．执行时间、二值化效果以及适用范围等方面均有较佳表现．形态学分割算法定位效果好、分割精度高。     

基于数字图像处理的车牌识别专家系统的研究

车牌识别系统（License Plate Recognition,简称LPR）技术基于数字图像处理,是智能交通系统中的关键技术之一,同时它的发展也十分迅速,已经逐渐融入到我们的现实生活中。对车牌图像预处理、车牌定位与字符分割等技术进行了详细分析,从算法分析和实验研究两个角度,对LPR系统字符识别部分进行了深入研究。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。实验证明了文中的图像处理方法用于车牌识别的有效性。