基于子区域投影分析的车牌倾斜校正

提出一种基于子区域投影分析的车牌倾斜校正方法.首先进行水平倾斜校正,将车牌图像划分为水平方向上的子区域,进行投影分析后确定子区域内字符区域中心点坐标,然后将各中心点拟合为一条直线,直线的倾角即为水平倾角.对于检测垂直倾角,该方法将车牌图像划分为垂直方向上的子区域,利用子区域的投影来快速计算车牌图像的错切变换和垂直投影,确定垂直倾角.实验结果表明,与常用的旋转投影法相比,该方法运算时间少且鲁棒性好.     

基于字符投影最小距离的车牌校正方法

提出一种利用字符投影距离进行车牌校正的方法。根据伴生与互补颜色特征提取车牌中的字符区域,将车牌旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影,利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度。将车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影,利用投影最小距离获得水平错切角度,采用双线性插值对图像进行校正。该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强。实测车牌图像试验证明,该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性。     

基于最小字符投影的车牌图像错切校正方法

为解决车牌图像倾斜对字符分割与识别带来的不利影响,提出一种基于字符投影的车牌图像错切校正方法.对旋转后的车牌字符区域向水平坐标上投影,利用最小投影距离获取水平错切角,采用二维几何变换对图像进行校正.试验结果表明,该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强,具有较高的鲁棒性.     

基于最小二乘和最小投影距离的车牌倾斜校正

在车牌图像的采集过程中,经常会有车牌倾斜的现象发生,这种倾斜给后续的字符分割和字符识别造成了很多不利影响。为此,文中提出了一种基于最小二乘和最小投影距离的车牌倾斜校正方法。该方法将车牌倾斜分成水平倾斜和垂直倾斜两部分:对于水平倾斜,首先对二值化后的车牌去边框和铆钉,再对车牌利用最小二乘拟合直线求取倾斜角;而对于垂直倾斜,则引入分块查找法来降低查找最小投影距离的执行次数,从而提高算法的执行效率。实验结果表明:该算法简单实用,能够准确地对车牌进行校正。     

基于投影和固有特征结合的车牌字符分割方法

根据车牌字符的固有特征,提出一种新的基于投影的车牌字符分割方法.该方法首先对车牌图像进行预处理,检测车牌倾斜角度,如果倾斜角大于指定角度则进行车牌倾斜校正,然后利用车牌的水平方向投影去除车牌的上下边框以及铆钉,对处理得到的图像进行二值化.再根据车牌字符的排列规则和字符间距的关系,利用车牌的垂直投影定位字符,先分割出第二个和第三个字符,从第三个字符开始分割出后五个字符,再利用已分割字符的知识来分割前两个字符,然后对分割出来的候选字符块进行处理,有效解决字符粘连和断裂的情况,最终实现车牌字符的准确分割.实验结果证明,该方法有较好的分割效果.     

车牌图像的局部倾斜畸变校正方法

针对车牌图像的倾斜畸变会对后继字符切割和识别结果带来不利影响的问题,提出使用局部技术和适度缩放技术对车牌图像倾斜畸变进行校正。根据车牌图像不同位置倾斜畸变程度不一样的特点将车牌图像分成若干份;分别对每份图像使用“连接点”法进行倾斜畸变校正,根据字符高度的变化对字符宽度进行同样的缩放;将校正之后的各个子图像连接在一起成为校正之后的车牌图像。实验表明,使用局部法对倾斜畸变车牌图像进行校正的效果要优于使用全局法。     

基于投影的文档图像倾斜校正方法

针对文档图像的倾斜校正问题,提出了一种新的基于投影的文档图像倾斜角检测方法。首先采用一种高效的像素遍历算法对文档图像从不同角度进行投影,然后对投影数据进行累加求和,通过比较不同角度下的累加和来确定倾斜角度。该方法在投影过程中只需对文档图像进行极少部分投影,因而大大减少了运算量。基于该方法的特点,提出了由“粗”到“精”的投影策略,在确保检测精度的同时大幅提高了检测速度。实验结果表明,方法非常有效,可以获得很高的检测精度。     

一种新的车牌倾斜校正方法

车牌的倾斜对车牌的字符分割与识别带来不利的影响.本文分析了车牌的倾斜模式,提出了一种新的车牌倾斜校正方法.该方法采用水平和垂直彩色边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度,对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正.实验结果表明,该方法简单实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强.     

一种新的基于Radon变换的车牌倾斜校正方法

车牌的倾斜给车牌字符分割与识别带来不利的影响。基于Radon变换,提出了一种新的车牌倾斜校正方法。对车牌图像在[-20°,20°]范围内进行Radon变换,并对变换后的结果求一阶导数绝对值的累加和,将累加和的最大值所对应的Radon变换的角度作为倾斜角度。对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正。实验结果证明,该方法简单实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。     

基于灰度投影的快速纸币图像几何校正

纸币图像的几何校正是纸币清分机的一项关键技术,实际应用中要求其算法简洁、快速、准确。提出了一种通过灰度投影来进行快速纸币图像几何校正的算法。首先通过计算整幅及部分纸币图像的灰度投影来得到纸币的倾斜角度,根据倾斜角度对图像进行倾斜校正;然后通过计算整幅图像的灰度投影来确定图像中纸币的边界位置,并将纸币区域分割出来。实验结果表明这种算法能够实现纸币图像的快速准确几何校正。     

A new method for correcting vehicle license plate tilt

In the course of vehicle license plate （VLP） automatic recognition, tilt correction is a very crucial process. According to Karhunen-Loeve （K-L） transformation, the coordinates of characters in the image are arranged into a two-dimensional covariance matrix, on the basis of which the centered process is carried out. Then, the eigenvector and the rotation angle α are computed in turn. The whole image is rotated by -α. Thus, image horizontal tilt correction is performed. In the vertical tilt correction process, three correction methods, which are K-L transformation method, the line fitting method based on K -means clustering （LFMBKC）, and the line fitting based on least squares （LFMBLS）, are put forward to compute the vertical tilt angle θ. After shear transformation （ST） is imposed on the rotated image, the final correction image is obtained. The experimental results verify that this proposed method can be easily implemented, and can quickly and accurately get the tilt angle. It provides a new effective way for the VLP image tilt correction as well.     

一种新的车牌定位与倾斜校正方法

为了在不同条件下对车牌进行定位与倾斜校正,提出了一种基于字符特征匹配的车牌定位与倾斜校正方法。该方法考虑到我国车牌首位字符为汉字的显著特征,利用标准车牌汉字库,采用特征匹配对车牌中的汉字进行定位。由于汉字在我国车牌中的位置严格固定,因此,对汉字的成功定位,也就实现了对整个车牌的定位与倾斜校正。对不同背景、不同光照条件下的车牌进行大量实验,结果表明该方法能够准确地进行车牌定位与倾斜校正,具有良好的鲁棒性。     

基于SOM神经网络聚类的车牌号码倾斜校正算法

经过摄像机摄入的图像会发生倾斜,给车牌的准确识别带来了困难.针对此问题,利用SOM神经网络良好的聚类性能,在水平倾斜校正时,把车牌号码图像中的像素坐标聚成两类,拟合成一条直线,计算出该直线倾斜角,完成水平校正;按照以上同样方法进行垂直倾斜校正.实验结果表明,该方法能准确获取车牌号码的倾斜角,算法结构简单,抗干扰能力较强,符合汽车牌照图像的特点,具有较好的处理效果.     

基于自适应阈值投影的双行车牌分割方法

Aiming at the problem that there are few algorithms and low correct segmentation rate of double row license plate number in China, an adaptive projection method for double row license plate segmentation is proposed. Firstly, the image of license plate in HSV (Hue Saturation Value) space is binarized. Secondly, the double line license plate is segmented into a single line license plate by the adaptive projection method. Finally, the characters on the license plate number are segmented. Experiments show that this method can effectively segment the double line license plate with white characters on blue background, red characters on white background, black characters on green background, and black characters on yellow background, and the correct segmentation rate of the double line electric bicycle brand is higher. At the same time, this method overcomes the shortcomings of the deep learning method such as long training time and a large number of data sets. The proposal t is a simple and efficient segmentation method.     

基于光栅投影序列图像融合的倾斜校正算法

针对现有校正算法因抖动等因素存在的校正误差问题,提出了一种基于光栅投影的倾斜校正算法。通过分析连续频率变化的条纹图像序列,构建像素点位置与像素斜率的转换模型;然后利用光栅图像倾斜角度与像素斜率变化关系,使用三角法计算出倾斜角;最后实现倾斜校正。实验结果表明,该算法可有效检测出［-90°,90°］范围内的倾斜角度,准确率为99%。与现有的Hough变换等倾斜校正算法相比,所提算法检测精确度、准确率明显提高。     

基于直线投影特征的镜头畸变校正方法

针对摄像机镜头畸变校正方法的简便和快速问题,设计了基于直线投影特征的校正方法。介绍了镜头主要畸变产生原因和畸变模型;给出直线三点在理想投影下的关系,确定了适应度函数,利用遗传算法得到了畸变参数组最优解。基于matlab软件编写校正程序,并进行了实验验证。实验表明,利用畸变参数组的最优解能够实现图像畸变校正,效果较好。该标定方法只需场景内有直线存在即可实现对摄像机镜头畸变参数校正,方法所需实验条件简单,程序简便,便于现场快速校正。     

基于投影法和Caffe框架的身份证分割算法

身份证的识别关键在于对身份证字符良好的分割提取,对身份证图像进行预处理,其中包括：图像矫正、增强、分块处理。结合行列投影、身份证先验知识和Caffe框架实现对身份证图像的分割。该分割方法有效地解决了数字和汉字混合的分割难题,取得了较好的分割效果,提高了字符分割准确率。