字符分割前车牌图像的预处理

本文针对车牌图像的特点提出了一种针对字符分割的车牌图像预处理方法。该方法首先将定位出的彩色图片进行彩色图像的灰度化处理,再进行目标增强、二值化、去除铆钉干扰、倾斜校正,从而实现车牌的精确定位,为字符分割做好准备。实验结果表明,该方法处理效果好,对光照不均、对比度低、污迹及倾斜度较大的车牌图像具有很好的鲁棒性。     

一种新的面向字符分割的车牌图像预处理方法

首先进行图像增强以滤除噪声、校正不均匀光照,增强对比度,然后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边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度并通过垂直边缘检测进行上下位置精定位,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,对光照不均、低对比度、污迹及倾斜等退化图像具有很好的鲁棒性。     

二代身份证的自动分割方法研究

为了解决由于采集身份证图像时光照不均匀给二值化造成的困难,将基于概率的数字图像光照不均匀校正算法应用于对身份证图像的光照校正。该算法在对一个区域中的背景进行提取时,采取统计的方法,先计算该区域中像素亮度的均值和标准差,然后根据统计值进行背景灰度计算。这样有利于排除噪声点的干扰,鲁棒性更强。采用水平投影确定字符所在行的区域后,利用垂直投影确定单个字符的位置。实验验证了所提方法能有效地进行二值化并准确分割出身份证上的字符。     

多图书图像标签字符的分割识别

字符识别应用于图书系统能有效提高图书馆的数字化和自动化程度,设计了多图书图像标签字符的分割识别,达到了一次操作识别多本图书的功能。首先根据图像边缘连接后的统计值分割出单本图书,然后基于RGB颜色特征提取字符区,并根据轮廓分割字符,最后设计BP网络识别字符。通过matlab仿真了处理流程,仿真结果表明该算法能基本识别图书标签,有较好的实用价值和应用前景。     

机器打印字符分割技术综述

本专题由两部分组成，这是第一部分。本文综述了机器打印文件字符的分割技术。迄今，绝大部分光学字符识别系统或在已出版文献所描述的商用产品或系统中，就字符分割技术而论，人们已经发了多种有关孤立字符的识别算法。字符分割问题在研究中常常被忽视，因而在自动识读机器打印或手写文本时，断裂的，相互粘连在一起的字符经常出错。     

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.     

基于snake模型的交错字符的分割方法

针对票据中字符之间的互相交错粘连,在总结与比较了以往的字符分割方法的基础上,提出了一种基于snake模型的交错字符分割方法。此方法首先根据传统的分割方法找出字符的候选分割位置,然后根据snake模型进行不规则、动态、曲线的分割,速度快且有较好的鲁棒性。     

质量退化的车牌字符分割方法

提出一种车牌字符分割方法．首先,进行光照不均校正、对比度增强和倾斜校正;其次,对字符外轮廓垂直距离采用尺度自适应三次B样条小波变换进行字符的粗分割;最后,应用基于目标占有率模板匹配的字符识别反馈进行字符的精分割．实验结果表明,文中方法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能．     

一种低图像质量车辆牌照的字符分割方法

提出一种应用于车牌识别系统中车牌字符分割的方法,能够对由光照不均匀,车牌表面污损等原因造成的低图像质量的车牌进行有效字符分割。首先通过连通区域分析和车牌校正对车牌进行预处理,然后利用车牌固有的先验知识与间隙分析方法,实现整个车牌字符的精确分割,克服污损、边框和倾斜等干扰因素。通过在两组数据集上进行的实验结果表明,该算法具有很强的实用性与鲁棒性。     

基于字符分割和LeNet-5网络的字符验证码识别

为了解决传统验证码识别方法效率低,精度差的问题,设计了一种先分割后识别的验证码处理方案。该方案在预处理阶段用中值滤波去噪,再利用霍夫变换对图像字符进行矫正;在字符分割阶段,利用垂直投影算法确定验证码字符块个数,以及字符坐标点,再用颜色填充算法对验证码进行初步分割,根据分割后的字符块数量对粘连字符进行二次分割;在识别阶段,我们对LeNet-5网络进行了改进,修改了输入层,并用全连接层替换了LeNet-5网络中的C5层,以此来对验证码字符进行识别;实验表明,对于非粘连验证码和粘连验证码,单张图片分割时间为0.14和0.15ms,分割准确率为98.75%和97.25%,识别准确率为99.99%和97.7%;结果表明,该算法对验证码分割和识别都有着很好的效果。     

身份证识别的文字定位算法研究

本文阐述了身份证识别的一般流程,针对身份证识别的特殊性,其中调整了文字定位策略的执行顺序。主要探讨身份证图像的文字定位策略,提出了灰度图像下的行分割方法和基于最大宽度回溯算法的单字分割算法,从而实现了字符的精确定位。     

一种视频中字符的集成型切分与识别算法

视频文本行图像识别的技术难点主要来源于两个方面: 1)粘连字符的切分与识别问题; 2)复杂背景中字符的切分与识别问题. 为了能够同时切分和识别这两种情况中的字符, 提出了一种集成型的字符切分与识别算法. 该集成型算法首先对文本行图像二值化, 基于二值化的文本行图像的水平投影估计文本行高度. 其次根据字符笔划粘连的程度, 基于图像分析或字符识别对二值图像中的宽连通域进行切分. 然后基于字符识别组合连通域得到候选识别结果, 最后根据候选识别结果构造词图, 基于语言模型从词图中选出字符识别结果. 实验表明该集成型算法大大降低了粘连字符及复杂背景中字符的识别错误率.     

藏文识别的预处理

预处理是整个文字识别系统的重要组成部分,预处理性能的优劣将直接影响整个识别系统的性能,根据藏文字在字形和书写方式上的特点,实现了一种适用于藏文识别的预处理技术,整个预处理过程包括二值化、版面分析、倾斜校正、字符切和归一化,在预处理过程中还提取了一此圾关字丁的基本特征,这些特征充分反映了藏文的特点,具有良好的稳定性,可以用于识别系统的粗分类和后处理。     

一种机读旅行证件信息自动识别方法

分析了旅行证件信息自动识别的特点,提出了一种针对机读旅行证件图像特点的信息自动识别方法,包括基于连通区域分析的机读码区域定位、基于线性拟合的机读码区域图像倾斜校正、基于先验知识约束的自适应字符图像分割以及基于字符结构特征分析的字符识别等四个主要步骤。并在此基础上实现了签证信息自动识别系统。实验表明该方法对旅行证件信息进行自动提取和识别具有较好的效果。     

通用票据识别系统中的字符切分方法

在票据识别系统中,待识别区域字符的切分是整个系统较为关键的一个环节。主要论述了在一个通用票据识别系统中,针对一般类型的票据中常见的几种待识别区域的类型,采用不同方法实现对票据图像中待识别区域的字符进行较为准确、快速的切分,从而确保整个票据识别系统的识别准确率和识别速度。     

一种完整的汽车牌照识别算法

以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用牌照纹理特征和投影特征的基础上,运用灰度变换、边缘检测、形态学处理、Hough变换、二值化处理等多种图像处理方法,分牌照定位、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,在处理过程中考虑并解决了现实拍摄的图像中可能存在的噪声污染、牌照倾斜、牌照颜色多样化、光照不均等不利条件;整个识别过程在VC++环境下编程实现,经对多幅图片的处理实验表明,该系统运算速度快,识别率高。     

多知识综合判决的字符切分算法

高性能的印刷体文字识别系统中,在单字识别技术比较成熟的条件下,字符切分成为比较关键的环节。字符切分可以看作是对字符边界正确切分位置的一个决策过程,该决策需要同时考虑字符局部的识别情况和全局的上下文关系。该文通过对中日韩三国文字字符切分的研究,提出一种基于多知识综合判决的字符切分算法。该算法成功应用于AsiaOCR项目,对于东方文字中常见的混排英文问题也能很好处理。实验结果表明,和以前的算法相比,新算法在中日韩三国文字识别系统中的切分错误率平均下降50%。     

航拍胶片注释信息字符识别方法

航拍胶片中的注释信息记录着重要的成像参数。胶片数字化后需要自动识别出注释信息供后续处理使用。介绍了注释信息字符识别的主要步骤,包括字符区域定位、二值化、字符分割和基于神经网络的字符识别;重点研究了预处理过程,特别是注释信息块的二值化,提出了一种新的阈值方法。大量的实验表明,实现的系统总体上具有很高的识别率,该阈值方法的效果能与Sauvola算法和White算法相比,而所需时间却大大减少了。