一种基于灰度图像的车牌快速定位算法

在图像增强的基础上,对得到的二值图像进行处理从而得到特征图像,对特征图像进行水平扫描与垂直投影并结合车牌的先验信息来确定正确的车牌区域,实验结果表明该方法能够正确快速地定位车牌区域。     

基于图像分解的车牌定位算法

针对车牌图像背景复杂和定位准确率低的问题,提出基于图像结构纹理分解的车牌定位方法。将图像中的小尺度细节分到纹理图,车牌部分划分到结构图,从而去除噪声,再结合边缘检测和形态学方法对结构图进行车牌定位。结果表明,该方法可以显著提高车牌定位的准确率。     

一种基于自适应能量滤波的快速车牌定位方法

提出一种快速的车牌定位方法。根据车牌在水平方向上能量高且集中的特点，先通过自适应的高通能量滤波快速地粗分割出车牌的候选区域，再根据车牌较细致的纹理特征对候选区域进行校验和修正，最终得到车牌的精确位置。实验结果表明，该方法的车牌定位正确率在99％以上，每次定位只需50—60ms。     

一种基于图像处理和投影的车牌定位方法

为了提高车牌的定位率和准确性,通过对车牌特征的研究,提出一种采用颜色特征、图像处理和投影结合的定位方法。首先利用车牌的颜色特征将车牌可能区域从整幅图像中确定,再利用水平移差扫描,边缘检测对图像进行处理,并利用投影以及车牌的长宽比例相结合的方法,确定车牌具体位置。结果表明,此方法对蓝底白字车牌定位较准确,并且具有一定的鲁棒性和实时性。     

一种基于连通域分析的车牌定位方法

复杂背景中车牌定位技术,是车牌识别过程中的技术难点,提出了一种基于连通域分析的车牌定位方法。该方法通过边缘检测方法进行车牌粗定位,再对粗定位图像进行连通域标记,然后利用级联分类器筛选车牌字符连通域,最后结合车牌模板确定车牌位置。实验表明,该方法定位车牌的准确率高,能够适用于国内现行的多种规格民用汽车牌照的定位。     

基于纹理特征和颜色匹配的车牌定位方法

在分析车牌定位现有算法的基础上,根据车牌的特点,提出一种新的综合利用车牌纹理特征和边缘颜色对的车牌定位方法.首先根据车牌的纹理特征和结构特点进行粗定位,确定车牌的候选区域,然后对候选车牌区域进行边缘颜色对的检测,根据车牌背景与字符有固定颜色搭配的特点,确定车牌区域.实验结果表明,该算法能有效地对车牌进行定位,提高了车牌定位的可靠性.     

车牌定位技术的比较与研究

在智能交通系统中,车牌定位和识别是重要环节之一,本文对目前已有的车牌定位技术进行比较和研究,以更好的研究高速、准确的定位方法。     

一种复杂环境中的车牌定位算法

提出了一种结合车牌区域边缘特征和梯度方向特征的新型车牌定位算法,该算法将车牌图像变换为灰度图像后,首先利用Sobel算子和Gradienffaces方法分别获取车牌图像的垂直边缘图像和梯度方向图像,然后根据边缘长度、边缘点密度去除垂直边缘图像中的干扰,并根据梯度方向图像中的梯度方向消除更多的干扰边缘,最后利用一个矩形窗扫描边缘图像完成车牌区域的定位和分割.实验结果表明,该方法的定位准确度可达93.7％,同时对复杂背景或弱光环境下的车牌图像具有很好的鲁棒性.     

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。     

一种由粗到精的快速车牌定位算法

提出一种由粗到精的分步快速车牌定位算法.它首先运用数学形态学线形算子增强车牌等水平边缘密集区域得到粗定位车牌;对粗定位候选车牌区进行二值化,利用线扫描等特征获取车牌精确定位.大量测试实验结果表明,该定位算法快速、准确.     

基于支持向量机的车牌定位方法

车牌定位是汽车牌照自动识别系统中的关键步骤。对车牌定位文体进行研究,提出一种基于支持向量机的定位方法。首先将图像分割为N×N大小的子块,提取每个子块的灰度特征,训练SVM分类器;然后用训练好的分类器进行牌照子块和非牌照子块的分类,再使用数学形态学滤波和区域合并;最后运用投影方法定位牌照区域。实验结果表明,该方法能正确定位牌照区域。     

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。     

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。     

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.     

车牌字符识别技术的研究与实现

设计了一种机动车牌照的自动识别解决方案.对车牌图像的预处理中,提出了一种新的基于非线性均值边缘检测算法,通过大量实验,该检测算法处理后的图像能更好实现车牌的定位与字符分割.在识别系统中,为了更准确地识别字符,使用两种特征提取法提取字符特征,设计了两级分类器对字符进行逐个识别.实验结果表明,这种识别方法具有良好的识别效果,具有较大的实用价值.     

复杂背景下的车牌自动分割方法

车牌分割是汽车牌照自动识别的基础。本文针对含有车牌的灰度图像，利用车牌字符具有明显垂直纹理的特征．提出了一种适合字符纹理特征的边缘检测方法，获取垂直边缘图。根据车牌固有的特征，运用改进的投影算法确定车牌区域。文中详细给出了车牌分割步骤。实验结果表明，在复杂的背景下，该方法能够快速有效地实现车牌自动分割。     

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.