图像处理在车牌识别技术中的应用

该课题论述了在车牌识别中运用到的各种数字图像处理技术,经过图像摄取、车牌图像预处理、VLP检测、字符分割、OCR、车牌识别几个过程构成了车牌牌照自动识别系统。图像处理在车牌识别技术中的应用方便了人们的生活。     

计算机图像处理技术在车牌识别中的应用

阐述计算机图像处理技术的特点,工作原理,图像处理技术在车牌识别中的应用,包括图像预处理、车牌定位、车牌倾斜的校正、车牌字符的分割与识别。     

基于HALCON的车牌识别研究

为了实现车牌字符快速准确的识别,基于Halcon软件提出了一种二次阈值的车牌定位方法,根据车牌在HSV颜色模式中S通道的纹理特征进行一次阈值,获取车牌候选区域,其次校正车牌候选区域,最后进行第二次阈值,通过字符区域的最大(小)行(列)值确定出精确的车牌区域;在字符分割模块提出了一种汉字分割与其他字符连通域法相结合的方法。实验结果表明,这两种方法简单快捷、识别正确率高。     

图像分割技术在车牌识别系统中的应用

智能车牌识别系统由图像获取、图像分割、数据库管理等几部分组成，图像分割部分在整个系统中的地位非常重要，因为图像分割质量的好坏直接影响到后端处理的效果，所以通过对人的视觉系统的分析，根据视觉特性对数字图像处理中的图像模型建立及图像分割技术进行分析和讨论，并以智能车牌识别系统实例说明其在实际中的应用。     

改进遗传算法在车牌定位中的应用

为了更好地反映自然界的优胜劣汰,提出改进的遗传算法。在改进的交叉与变异运算中引入个体的适应度。把改进的遗传算法应用于车牌图像分割中,并根据车牌中字符分布的特点,利用车牌内部灰度值的变化频率实现车牌定位。实验结果表明该算法不仅可以获得较好的车牌分割效果,而且能提高车牌定位的速度。     

基于HALCON软件的摄像机标定

摄像机标定是机器视觉的重要研究内容之一,提出了一种基于图像处理软件HALCON的标定方法。它利用HALCON标定板以及HALCON的函数库功能,分析了对面阵摄像机的标定过程,该方法简单易行,提高了标定精度和计算速度,而且具有良好的跨平台移植性。     

图像处理技术的车牌识别系统研究

车牌识别系统在汽车运行实践对汽车的智能通行起到了显著的效果,所以积极的推广和利用车牌识别系统现实意义显著。从现实分析来看,车牌识别系统的具体利用会受到多种因素的影响,比如识别符号设计、感应系统等,所以为了更好的应用车牌识别系统,文章对基于图像处理技术的车牌识别系统进行分析与研究,旨在明确系统构成与应用,从而是实际利用提供帮助和指导。     

车牌识别系统在高速收费中的应用

近年来,我国高速公路里程不断增加,高速公路联网收费的覆盖范围也不断扩大,车牌识别系统在现代高速收费中的应用也越来越普及。本文主要从车牌自动识别系统概述入手,重点对车牌识别技术设备的工作流程以及在高速收费中的具体应用进行了分析和阐述,希望给行业相关人士提供一定的参考和借鉴。     

车牌实时识别方法的研究

介绍了基于图像分析的车牌实时识别的过程，提出了图像预处理、车牌提取、二值化、字符分割、识别理解等研究方法，通过实验仿真取得了令人满意的结果。     

基于图像处理的摩托车车牌识别研究

如今,交通工具对人们的生活起到了巨大帮助,摩托车也广受大众的喜爱,数量众多的摩托车使其管理成为了一个难题,如何识别车牌以便更好地管理摩托车辆成为关键所在。本文通过对原始图像的预处理、车牌定位、字符分割、字符识别过程,实现了对摩托车车牌的识别,达到了预期效果。     

基于图像处理的钢包标牌识别方法

由于钢厂车间环境的复杂性对钢包标牌的实时检测和识别提出了较高的要求。为了实现对钢包的实时和动态跟踪,提出了一种基于HSV色彩空间信息的图像分割方法,根据HSV色彩空间的颜色和亮度无关性,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间。基于颜色和形状特征选取原则对标牌区域进行粗定位,再使用最小二乘直线拟合的方法检测标牌边框的倾斜角度,对标牌进行倾斜校正。实验表明,该方法能准确地进行标牌定位与倾斜校正,具有较高的可靠性与稳定性。     

基于图像理解的LPR系统研究

设计了一种基于图像理解的智能车牌识别系统,利用水平和垂直投影进行车牌区域定位。通过基于垂直投影和模板匹配的字符分割方法有效地解决了背景变化、车牌尺寸变化、字迹模糊等问题,在对120幅472×332大小的车辆图像采用基于模板匹配的ORC识别方法,在Hausdorff距离分类器上进行了相关匹配测试实验。识别率达96.7%,识别时间稳定在0.3~1.2 s之间。     

基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统

车牌自动识别系统是智能交通系统中的关键技术,在信息采集、车辆管理、自动收费等领域有着广泛的应用前景。车牌识别技术的研究主要包括三个部分:车牌定位、字符分割和字符识别。本系统全面包括了车牌定位到车牌字符识别,对车牌识别的技术。文章所涉及的各项处理技术均进行了MATLAB仿真实验,实现了相应功能,能够准确、快速地实现汽车牌照的识别。     

基于灰度图像的车牌定位算法研究与实现

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成部分之一,是实现车牌识别(LPR)系统的关键.针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出了一种基于灰度图像灰度变化特征进行车牌定位的方法.依据车牌中字符的灰度变化以峰、谷规律分布确定车牌上下边界,对扫描行采用灰度跳变法确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法是可行的.     

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。     

基于区域最大图像熵的车牌二值化算法

针对二值化算法,提出了基于区域最大图像熵的算法.该算法把图像熵表征局部剧烈变化的物理意义、区域最大值基于整体变化考虑最大值的优点以及车牌图像目标与背景灰度分布存在一定比例的特点这三者有机结合,通过局部与整体相互补的原则,采用具体问题具体分析的方式,实现了图像二值化.通过研究证明,该算法对于不同颜色、不同噪声强度的图像都具有一定的适应性和实用性.     

基于FPGA的车牌定位系统研究

针对基于边缘检测的车牌定位算法易受天气、污泥等复杂背景干扰的问题,采用边缘检测与形态学相结合的方式,提出了一种车牌定位算法,提高了车牌定位的准确度。FPGA器件具有灵活扩展、便于移植的特点,基于FPGA器件,采用流水线技术与并行策略,实现了车牌定位系统,提高了系统的定位速度。实验结果显示,系统定位准确率可以达到98.9%,且每一张车牌定位的时间为1.2 ms,具有实用性。