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%。     

基于边缘颜色点对分布特征的车牌定位算法

提出了一种基于边缘颜色点对及其分布特征的车牌定位新方法。首先利用车牌区域背景与字符具有固定颜色搭配的特征以及边缘颜色点对的距离约束条件,对汽车图像进行多次滤波,完成对车牌字符边缘颜色点对的充分突出;然后根据边缘颜色点对分布的统计特征实现车牌的快速定位。实验结果表明,该算法是一种快速、有效的定位方法。     

基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM).首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量.实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高.     

基于遗传FCM算法和SVM的图像检索

提出基于遗传FCM聚类算法和SVM相关反馈的图像检索方法。首先对图像库提取颜色和纹理特征,采用遗传FCM聚类算法对图像进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。为了进一步提高检索精度,提出基于SVM的相关反馈算法。实验结果表明,提出的方法具有优良的检索性能。     

车牌图像污损区域的提取和修复方法

针对污损车牌图像,结合FCM算法和Criminisi图像修复算法,提出一种可以准确分辨车牌图像污损区域并进行图像修复的方法.设计一种能够自动确定聚类数目的FCM算法,用其对图像进行色彩分割,提高提取污损区域的准确度;对Criminisi算法的优先权和匹配块大小做出改进,修复污损图像.实验结果表明,使用该方法后车牌图像污...     

基于改进粒子群和自适应滤波的快速模糊聚类图像分割

为改进传统模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部收敛、抗噪性差、计算量大的问题,提出一种新的基于改进粒子群算法的快速模糊聚类图像分割方法(PSOFFCM);方法首先利用自适应中值滤波对图像进行滤波处理,增强算法的鲁棒性;然后,将图像像素灰度值映射到二维直方图特征空间,作为聚类样本,优化FCM的目标函数,减少图像分割的计算量;最后,利用PSO算法代替FCM的梯度迭代过程,减弱了算法对初始聚类中心的依赖,同时增强全局搜索能力;实验结果表明,该方法不仅克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,而且抗噪能力强,收敛速度快,分割精度明显优于传统FCM。     

利用综合特征的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一.提出利用结构特征、纹理特征和颜色特征的车牌定位新方法.首先,利用顶帽变换抑制背景;其次,进行垂直边缘检测和形态滤波,通过结构特征进行车牌粗定位;再次,对候选区域的垂直投影应用一维小波分解滤噪,然后重构垂直投影,计算纹理统计量并构造纹理特征向量,应用BP神经网络识别车牌的字符纹理进行车牌的再定位;最后,对候选区域进行基于边缘颜色对的彩色边缘检测,根据其水平投影值进行车牌的精定位.对各种条件下拍摄的314幅含有车牌的车辆图像应用本算法,定位准确率达到98.7%.     

改进FCM聚类在彩色荧光图像分割中的应用

在石油地质研究中,荧光图像分割是岩石薄片沥青组分分析的关键步骤。根据不同沥青组分颜色不同的特点,提出一种基于改进模糊C均值聚类(FCM)的彩色荧光图像快速分割方法。首先在RGB空间对荧光图像中的颜色利用人眼能识别的最小颜色差异(JND)概念进行量化,然后将量化后的颜色转换至HLS颜色空间,对HLS颜色空间中的奇异点和非奇异点分别进行FCM聚类。同时为了防止FCM聚类陷入局部最优的情况,对初始聚类中心的选择也进行了优化。实验证明,与传统FCM彩色图像分割相比,论文方法对于荧光图像的分割有更好的效果,在分割速度上面也有很大提高。     

复杂背景中基于纹理和颜色的车牌定位研究

提出一种将车牌纹理和颜色相结合的车牌定位方法,即基于纹理粗定位得到车牌候选区域后,运用改进的自主确定聚类数和聚类中心的RGB空间k-means聚类算法,而不是定义颜色范围来分割车牌。该方法的优越性在于首先利用纹理排除了颜色干扰区域,其次利用颜色聚类去除了纹理干扰区域,又克服了量化定义颜色适应性不强、稳定性差的缺点。实验表明,该方法可以准确定位复杂背景中任意方向和不同光照下的车牌,具有很强的稳定性和鲁棒性。     

基于视频检测和颜色的车辆牌照提取方法

车辆牌照的快速提取是牌照识别技术实用的基础。本文给出了一种利用视频检测方法和车牌彩色信息快速提取车辆牌照的方法。该方法的主要思想是通过设定牌照检测区来检测并获取牌照的预定位区图像,然后选取合适的颜色空间将预定位区彩色图像直接转换为二值图像,再用空间聚类技术进行滤波消噪,最后利用二值图像的水平垂直投影来分割提取车牌区域。     

基于颜色特征的车牌快速定位

提出了一种基于颜色特征的车牌快速定位算法,该算法充分利用车牌颜色相对固定的特点,首先根据原始图像得到一组特定的色彩距离图谱,通过自适应熵阈值的选取快速分割出车牌的候选区域,然后再根据车牌的纹理特征对候选区域进行筛选以得到车牌的精确位置。针对不同的背景和不同种类的车辆,抽取了3106幅图片进行测试,其中有69幅图片未定位出车牌,定位成功率为97.8%,平均定位耗时为29ms。     

一种梯度特征与区域合并的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的重要组成部分。针对车牌目标所在区域梯度变换频繁的特点,利用高通滤波保留梯度变换频繁区域,形态学处理后,将相邻区域进行合并以确定车牌的候选区域。再结合车牌的几何特征与区域目标背景比,找到车牌位置,利用投影方法去除车牌边框,实现车牌的精确定位。实验结果表明,该方法削弱了传统车牌定位算法对车辆大小、图像环境、拍摄角度等的要求,进一步提高了算法的鲁棒性和实用性。     

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。     

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。     

一种基于区域熵值的车牌定位方法

因搜索空间太大，现有的车牌号码识别系统所采用的图象分割方法一般说来效率较低。为此，本文提出了一种基于区域熵值的车牌定位方法，可快速判定车牌的粗略位置与颜色，即得到一个属于车牌区域的参考点和车牌的背景色，从而使得随后的图象分割仅在该参考点的周边区域进行，大大缩小了搜索空间，提高了效率。     

一种蓝底车牌的快速定位技术

车牌定位是汽车车牌识别的一个重要的环节,在研究汽车车牌定位的过程中,发现了一种可以快速定位汽车车牌的新技术。针对蓝底车牌不反射蓝色光的特点,提出了一种基于彩色图像蓝色通道进行车牌定位的算法,算法首先根据蓝色通道数值过滤其它通道的颜色,使用几何形态检测技术对过滤后的图斑依次进行检测,最后剩余的区域极为车牌区域。实验证明该方法能够快速的查找到图像中车牌的位置,法计算量小,速度快。适合在实时性要求高的场合使用。     

Multi-Object Detection of Chinese License Plate in Complex Scenes

Multi-license plate detection in complex scenes is still a challenging task because of multiple vehicle license plates with different sizes and classes in the images having complex background. The edge features of high-density distribution and the high curvature features of stroke turning of Chinese character are important signs to distinguish Chinese license plate from other objects. To accurately detect multiple vehicle license plates with different sizes and classes in complex scenes, a multi-object detection of Chinese license plate method based on improved YOLOv3 network was proposed in this research. The improvements include replacing the residual block of the YOLOv3 backbone network with the Inception-ResNet-A block, imbedding the SPP block into the detection network, cutting the redundant Inception-ResNet-A block to suit for the multi-license plate detection task, and clustering the ground truth boxes of license plates to obtain a new set of anchor boxes. A Chinese vehicle license plate image dataset was built for training and testing the improved network, and the location and class of the license plates in each image were accurately labeled. The dataset has 62,153 pieces of images and 4 classes of China vehicle license plates, almost images have multiple license plates with different sizes. Experiments demonstrated that the multi-license plate detection method obtained 83.4% mAP, 98.88% precision, 98.17% recall, 98.52 F₁ score, 89.196 BFLOPS and 22 FPS on the test dataset, and whole performance was better than the other five compared networks including YOLOv3, SSD, Faster-RCNN, EfficientDet and RetinaNet.     

基于灰度跳变的车牌定位算法及其实现

研究车牌识别定位算法问题。传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度的不高等问题。为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出了一种基于图像灰度跳变特性的车辆牌照定位算法。主要给出了粗定位和细定位两种定位算法,并用VC++设计实现定位算法。通过实验对实际交通中多幅车牌图像进行处理,对不同的车牌图像进行定位。实验结果表明,新算法能够对车牌图像进行高精度定位,并且具有较强的鲁棒性,为车牌字符的识别与分割奠定了一定的基础。     

A novel license plate location method based on wavelet transform and EMD analysis

Although various license plate location methods have been proposed in the past decades, their accuracy and ability to deal with different types of license plates still need to be improved. A robust license plate location method can raise the accuracy of the whole license plate recognition procedure. This paper proposes a robust method based on wavelet transform and empirical mode decomposition (EMD) analysis to search for the location of a license plate in an image to deal with some challenging problems in practice such as illumination changes, complex background and perspective change. By applying wavelet transform on a vehicle image and projecting the acquired details of the image, a wave crest that indicates the license plate will be generated. In order to locate the desired wave crest in the nonlinear and non-stationary projection dataset, EMD analysis is applied. Using the reconstructed projection data and the Hilbert transform of intrinsic mode function components, the position of the license plate is detected. Comprehensive experiments show that this method can locate the positions of various types of license plates with a high accuracy of 97.91% and a relatively short running time.     

汽车牌照定位算法研究

车牌定位是牌照自动识别系统中最为关键的环节,也是栓验牌照自动识别系统优劣的重要技术指标.通过对近年来众多学者、专家提出的新方法、新思路进行探讨和研究,结合国内汽车牌照的纹理特点,进行全面、深入的剖析,旨在探求通用的定位算法.