基于分块投影和形态学处理的多车牌定位方法

针对多车牌定位中候选区域过多和结构元素选择不合理的问题,提出了一种基于分块投影和形态学分块处理的多车牌定位方法。对车牌图像进行预处理和水平差分处理,应用分块水平投影方法粗略定位车牌区域,用形态学分块处理确定车牌的候选区域,最后用车牌的特征去除伪车牌,定位出多个车牌。仿真实验结果表明,该方法能减少车牌候选区域,提高多车牌定位的效率。     

基于色彩映射决策树的车牌分块定位算法

本文分析了传统车牌定位算法的不足之处,并由此提出了一种基于色彩映射决策树的车牌定位新思路。该方法将彩色信息简化为黑、白、蓝、黄、红等车牌颜色,最大限度地保留了车牌定位的有效信息,又极大地简化了原始数据。经实验证明,此算法极大提高了车牌区域内底色与字符色的对比度,提高了识别效率和准确率。同时,该算法具有很好的并行化特性,在双核条件下能获得了1.7以上的加速比。     

基于纹理分析和垂直投影的车牌定位算法

根据车牌区域字符的纹理特征和统计规律,提出了一种综合纹理分析和垂直投影的车牌定位方法。由于光照、拍摄角度会对图像产生对比度偏低、图像倾斜和变形等不良影响,利用车牌字符纹理丰富的特征寻找车牌区域可以避开了这些不良影响,并利用灰度垂直投影的统计特征进一步删除由于复杂背景而产生的伪车牌区域。实验结果表明,该方法对于背景复杂的图像,可以得到很好的定位效果,解决了复杂背景下车牌图像提取的难点问题。     

基于多颜色模型的车牌定位方法

提出了一种基于多颜色模型的车牌定位方法.首先把输入的RGB彩色图像转化到HSV和YIQ颜色空间,综合这两个颜色空间的信息进行颜色分割去除大量的背景干扰信息,得到了颜色为车牌照的一些区域.然后将颜色分割后的图像灰度化并分块,找出水平差分累加和最大的块确定车牌大致位置在原彩色图中实现车牌的粗定位.最后对粗定位图进行二次颜色分割得到车牌区域的信息利用投影法精确定位出车牌.实验结果表明该方法效果较好.     

基于分块思想的汽车牌照定位算法研究

改进了基于分块思想的汽车牌照定位算法. 首先将图像等分成若干个子图像, 利用子图像内车牌水平边缘密度的聚集程度分割图像, 保留可能的车牌区域, 并进行区域合并. 由于车牌中号码基本均匀分布, 其号码边缘所占有的面积与整个牌照面积的比例在一定范围内, 对于牌照区域内的子图像也会具有同样的比例. 当采集距离造成牌照尺寸发生变化时, 其比例值会仍在设定的范围内, 可适应车牌大小不同的情况, 同时, 由于以块方式搜索, 速度明显加快.     

基于多颜色模型的车牌定位方法

提出了一种基于多颜色模型的车牌定位方法。首先把输入的RGB彩色图像转化到HSV和YIQ颜色空间,综合这两个颜色空间的信息进行颜色分割去除大量的背景干扰信息,得到了颜色为车牌照的一些区域。然后将颜色分割后的图像灰度化并分块,找出水平差分累加和最大的块确定车牌大致位置在原彩色图中实现车牌的粗定位。最后对粗定位图进行二次颜色分割得到车牌区域的信息利用投影法精确定位出车牌。实验结果表明该方法效果较好。     

基于颜色空间和投影技术的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的核心技术之一.本文采用基于色调H、饱和度S、强度Ⅰ空间(HSI颜色空间)和亮度Y、色彩U、饱和度V空间(YUV颜色空间)的车牌初定位方法,去噪处理后通过水平投影和垂直投影精定位,并用Radon变换校正倾斜的车牌.该算法可有效定位四种不同底色的车牌并倾斜校正,算法简单易实现,并能克服光照等因素影响,在阴天、雨天等复杂环境下具有较好的定位效果.     

基于行扫描和小波变换的车牌定位算法

为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确地定位车牌位置,提出一种基于行扫描和小波变换的车牌定位算法。该方法首先对车牌图像实行边缘检测、二值化等预处理,在此基础上,利用行扫描法确定车牌的上下边界,对水平区域图像的垂直投影进行小波变换,设定阈值,确定左右边界。实验结果表明,该方法定位速度快、准确率可达到98%,具有很好的鲁棒性。     

基于数学形态学开运算和投影特征的车牌定位研究

车牌识别系统主要包含车牌定位、字符分割和字符识别三个环节。车牌定位的好坏将直接影响车牌识别的效果。本文提出了数学形态学水平结构元素开运算和投影特征相结合的方法,该方法能有效地消弱了车牌边框和铆钉的不利影响,突出车牌区域,实现车牌准确定位的目的。通过Matlab 7.0进行了仿真研究,试验结果表明该方法是有效的、可行的。     

基于混合特征的车牌定位算法

车牌定位技术是汽车牌照自动识别和智能交通系统的用车牌的颜色、纹理和结构几何等多维特征,实现车牌定位.该算法利用车牌的彩色信息进行彩色分割,实现车牌图像的二值化,而后提取边缘增强,在此基础上利用数学形态学方法去噪并去除车牌边框,并利用车牌纹理特征利用投影实现车牌的最终定位.该算法克服了单一特征信息不完备引起的车牌定位误差,实验表明该方法具有较好的车牌定位效果.     

基于免疫克隆选择优化的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节,针对传统方法用于车牌定位的种种缺陷和遗传算法过早收敛的确定,提出了一种基于免疫克隆选择的车牌定位算法。该方法将具体车牌特征与免疫克隆选择算法所具有的全局搜索特性、解的多样性和不易早熟等特点相融合,在大多数测试图像上取得了较满意的结果。仿真实验表明,该算法能自动搜索到车牌区域,且受图像质量变化的影响较小,具备良好的抗噪性。     

一种基于自适应形态学结构元素的车牌定位算法

针对传统的基于数学形态学的车牌定位算法结构元素选取的弊端,即依据经验或实验而选择一个固定大小和形状的结构元素对车牌图像进行全局处理,导致定位算法的普适性和鲁棒性低,提出了一种基于自适应结构元素的车牌定位算法,算法充分利用车牌二值图像自身信息,通过计算字符水平边缘所形成的线段长度的均值作为结构元素,因此结构元素的大小能随着车牌图像的不同而自适应调整,更加有效地定位车牌目标区域。实验结果证明,算法具有较强的自适应能力,定位准确率满足应用需要。     

基于数学形态学和Hough变换的车牌定位算法

针对复杂环境下的车牌定位率较低的问题,提出了一种基于数学形态学和Hough变换检测车牌区域的方法。首先,对车牌图像进行图像预处理,然后,利用数学形态学的高帽变换突出车牌字符区域,并对图像进行边缘检测和连通区域分析;最后,结合Hough变换和车牌的先验知识实现车牌的精确定位。实验结果表明,针对不同复杂背景下采集到的车辆图像,该算法具有很强的鲁棒性,准确率达97.3%,能够满足现代智能交通系统对车牌定位准确性和实时性的要求。     

非正交haar小波变换的车牌定位技术研究

车牌定位技术是车牌识别系统的关键技术之一,在haar小波变换的基础上,提出非正交haar小波概念,改进了haar小波不连续性特点。基于非正交haar小波变换,结合线扫描法快速性特点与数学形态学准确性特点,研究一种车牌快速定位算法,在此基础上运用visual C++ 6.0编程进行实验验证。实验结果表明,此算法车牌定位准确率达到95%以上,对倾斜车牌的检测鲁棒性较强。     

基于光照补偿和颜色统计的汽车牌照定位方法

基于车牌颜色相对固定,亮度易受光照条件影响的特点,提出一种车牌定位方法.把车辆图像从RGB空间转换到HSV空间,利用同态滤波对亮度分量进行光照补偿,保持色度和饱和度不变;转换回RGB空间,基于颜色统计进行车牌定位.实验结果表明,对于常见的蓝底车牌,该方法不仅能够实现光照不佳、背景复杂车辆的准确车牌定位,而且还能实现包括接近车牌颜色的各色车体的准确车牌定位.     

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.     

基于四元数特定颜色对边缘检测的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的一个关键问题。提出了一种基于四元数特定颜色对边缘检测的车牌定位算法。首先将输入彩色图像用同色调全饱和度四元数形式表示;然后借助四对模板检测特定颜色对边缘,结合形态学膨胀运算提取潜在车牌区域;最后根据车牌形状约束条件定位车牌区域。该方法综合利用了车牌的颜色、边缘和形状特征,具有较好的鲁棒性。对各种情况拍摄的485幅车牌图像应用该算法,查全率达到96.8%,查准率超过93.2%。     

一种基于灰度图像二值化的车牌定位算法

车牌定位是牌照自动识别系统中最为关键的环节,是智能交通系统中的核心技术。该文提出了一种利用车牌梯度特征,通过图像增强和闽值调整的方法来获得;住确的车牌区域定位的新方法。实验证明所提出的方法能简单快速地实现车牌定位。     

基于HSV颜色空间的山区道路中的车牌定位

分析了目前我国山区道路交通事故的路况影响因素及其与山区道路交通事故之间的关系。结合地区的交通发展状况利用全概率公式测算出各因素可能导致交通事故的概率及相应的危险系数;在实时勘测各因素的基础上,结合样本库中的数据,判断出车辆是否处于安全状态,对于处于非安全状态的车辆进行车牌定位。