一种快速车牌定位算法

提出一种快速的车辆牌照定位算法,对获取的车辆图像进行相应预处理后,根据图像的纹理特征,分析牌照区域字符分布情况及变化规律,利用车牌号码区域像素值的变化频率,在一个特定范围内进行水平和垂直方向上的定位,从而准确地得到车牌区域。实验结果表明,本文提出的算法能够较好地快速定位车辆图像中车牌区域。     

汽车牌照自动识别系统算法研究

该文章研究基于计算机车牌自动识别的算法:图像预处理,车牌定位,字符分割,字符识别。运用模式识别、人工智能等技术,对采集到的汽车图像,实时准确的自动识别出车牌的数字、字母以及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。     

利用字符特征快速实现汽车牌照定位算法

本文针对快速识别汽车牌照提出了一个实用的算法．主要在预处理开始就充分考虑如何突出车牌的字符特征,并在实际定位过程中充分利用这些特征．从而达到快速以识别并定位汽车牌照的目的．     

车辆牌照定位算法研究

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题。提出了一种简单高效的车牌定位算法。在分析车牌图像的特征后,先利用一系列图像处理,然后进行模糊模板匹配,最后对匹配到的车辆牌照候选区分别加以验证,即得到确切的车辆牌照子图像区域,大量实验数据和现场测试证明,车辆牌照图像定位准确率达96％,取得了很好的系统性能和实效。     

基于属性运算的汽车牌照区域定位算法

现有的复杂背景下汽车牌照定位算法，大都是基于牌照水平或者近似水平的前提，如何处理倾斜情况下牌照定位是一个尚待解决的问题。本文提出了一种基于属性开运算的汽车牌照定位算法，其处理结果与牌照的倾斜角度无关，并成功地应用于交通监控系统中。     

彩色汽车图象牌照定位新方法

汽车牌定位是一个公认的较难解决的图象侵害问题。目前已经实现的分割主要局限于灰度图象,且定位效果仍易受阴影和光照等条件的影响。为解决彩色图象牌照定位问题,提出了彩色图象边缘检测算子ColoPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法ColorLP,其充分利用了颜色信息和牌照特点。ColoPrewitt算法简单,全面作用在颜色空间的3个分量上,在彩色牌照定位的边缘检测中具有传统算子无法比拟的优势,实验表明,检测出的牌照区域完整,且与背景易于进一步剥离,由此可见,ColorLP定位牌照区域准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的牌照定位,且通过性较好。     

复杂环境下的汽车图像牌照定位方法

在汽车牌照识别系统中，车牌图片定位的准确度因受光照、背景和气候等原因的影响，牌照定位有一个较难解决的图像分割问题。作者采用了多层次分方法对汽车牌照作准确定位。经实践证明，该方法实时性好、准确度高，具有较高的实用价值。     

基于波峰合并算法的汽车牌照定位方法

以实现汽车牌照的准确定位为目标,在充分利用牌照图像纹理特征和投影特征的基础上,提出一种基于投影波峰合并算法的车牌定位方法,并在VC 环境下编程实现,算法具有直观、流程简单的特点.经对实际采集的多幅图像进行处理后,证明这种方法简单、高效、定位准确.     

汽车牌照自动识别系统

汽车牌照自动识别系统在智能交通系统（ITS）中占据重要地位，有着广阔的发展前景，本文介绍了汽车牌照识别系统，该系统包括了牌照的抓拍、牌照定位，识别等内容，最后给出了现场实验结果。     

汽车牌照识别技术的研究

该文首先综述了汽车牌照识别系统的构架,然后介绍了车牌定位、车牌字符识别的算法,最后对各种车牌识别技术作了一下比较,提出今后一些研究方向。     

基于NSCT变换的车牌定位算法研究

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。为了实现对车牌区域的精确定位,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的车牌定位算法。首先,对图像进行非下采样Contourlet变换,得到车辆图像的8个方向的高频分量子图;然后,通过一定的结合规则将这些高频子图合成一幅能突出车牌区域的高频图;最后,运用数学形态学和连通域分析定位出车牌。实验结果表明,其算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。     

车牌定位方法探讨

车牌定位是牌照自动识别系统中最为关键的环节,是智能交通系统（1TS）中的核心技术。本文对车牌定位的新方法、新思路进行探讨和研究,目的在探求通用的定位算法。     

基于边缘与SVM的车牌自动定位与提取

提出了一种将边缘与SVM相结合的车牌定位与提取的方法。首先根据字符的边界特征进行粗筛选,获得几个车牌候选区;然后使用SVM分类器进行字符与非字符分类;最后根据车牌特征实现定位与提取。实验表明,该方法取得了良好的效果。     

一种车牌自动识别系统设计方法

通过对连续视频流分析的方法判断并捕获车牌图像帧;基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理;最后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明本系统设计方法是可行的。     

一种运动模糊车辆牌照识别方法的研究

车辆快速运动情况下对其所拍摄的车牌图像通常比较模糊,在对其进行识别时效果不理想。针对此问题,提出一种基于Z变换的模糊车牌信息识别的新方法。该方法通过建立基于Z变换的图像退化模型和恢复模型,先对运动模糊图像进行复原处理,再对处理后的图像进行车牌信息识别。实验结果表明,该方法对模糊车牌信息识别的效果良好,具有一定的实用性。     

基于孤立像素点去除的车牌ROI区域快速定位方法研究

车牌识别（LPR）作为当前较为广泛研究的热门课题之一,已经日趋成熟和完善,但传统车牌提取算法中仍然存在对单个像素点过分依赖、识别率不高等问题。提出一种基于孤立像素点去除的车牌感兴趣区域提取方法,在Sobel算子边缘检测算法的基础上,采用基于行列比例和周围相似度两种方法,对单像素点进行处理,有效去除影响感兴趣区域中的孤立点,突出车牌特征并提高识别精度。实验结果表明,该方法较传统方法识别速率平均提高约5%,识别精度平均提高约15%。     

基于车体对称及颜色聚类的车牌自动定位方法*

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个关键问题。提出了一种综合考虑车体对称特性以及采用颜色聚类的高效车牌定位算法。该算法首先对待分析图像所属的场景进行识别,自动将图像分类为白天场景类或夜晚场景类;然后针对不同场景图像使用不同的车牌定位方案进行处理。对夜间场景中的车牌采用二次定位法,而对白天场景中的车牌采用结合车体对称轴定位并考虑车牌区域文本特征的方法。实验结果显示,该方法对图像场景分类以及车牌定位的总体准确率都达到了95.7%。     

一种基于纹理模式的汽车牌照定位方法

针对车牌区域内字符串具有丰富的纹理特征,采用纹理模式分析方法,充分利用这些纹理特征,突出车牌区域,削弱伪车牌区域。提出了一种基于纹理模式的车牌定位方法。试验结果表明,此方法能较准确地定位车牌,便于进一步的车牌字符分割。