基于MATLAB的车牌定位算法的分析与仿真

车辆牌照识别是智能交通系统的重要部分。该论文针对车辆牌照识别问题中的车牌定位问题进行了分析,并对车牌图像的灰度处理,车牌图像的边缘检测,车牌图像的形态学处理等相结合的方法对车辆牌照进行仿真分析。实践证明,与其他的车牌区域定位方法相比,用该方法要相对快一些,而且成功率高一些。     

基于小波变换的车辆牌照定位研究

车辆牌照的准确定位是智能交通中车辆牌照识别技术的关键,提出一种基于小波变换的车牌质心定位方法,该方法可以很好地解决复杂背景与光照下的车牌定位.经过小波分析的车牌图像利用数学形态学进行车牌特征提取,对特征提取后的车牌图像采用连通区域质心的方法对车牌进行定位,最终得到车牌的准确区域.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,是一种有效的车牌定位方法.     

基于Gauss消元法的车牌图像变形矫正

车辆牌照识别是智能交通系统的重要组成部分，而车牌图像的分割定位与字符提取是车牌识别系统的关键步骤，定位提取效果直接决定了车牌识别系统的工作效率。斜向拍摄的车牌图像存在着透视变形，该情况下直接进行车牌旋转不能有效地矫正，必须进行变形矫正才能准确地提取出各个牌照字符。文中利用双线性空间映射来矫正变形车牌图像，采用高斯消元法来计算该映射方程组的解，从而较好地解决了车牌透视变形的矫正问题，提高了车牌图像变形矫正的运算精度与速度。     

车牌识别系统的设计与实现

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。     

一种快速车牌定位算法

提出一种快速的车辆牌照定位算法,对获取的车辆图像进行相应预处理后,根据图像的纹理特征,分析牌照区域字符分布情况及变化规律,利用车牌号码区域像素值的变化频率,在一个特定范围内进行水平和垂直方向上的定位,从而准确地得到车牌区域。实验结果表明,本文提出的算法能够较好地快速定位车辆图像中车牌区域。     

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。     

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。     

LPR系统车牌定位提取方法的研究

车牌定位在车牌自动识别中起着非常重要的作用,定位准确度直接影响车牌识别的正确率。文中使用了数学形态学和几何拓扑学相结合的方法对车牌区域进行定位提取。该方法首先采用Top-Hat变换以及开、闭运算对抓拍的车辆图像进行预处理;然后采用连通体态分析法（CCA）对图像进行粗定位;最后对计算得到的车牌候选区的欧拉数进行判别,最终提取真正的车牌区域。实验证明该方法能够很好的对牌照区域顶角进行快速搜索定位,将牌照从复杂背景图像中分割出来。     

基于小波一形态学的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础。在车辆自动管理技术日益发展的今天,车牌图像的分割技术倍受瞩目。针对牌照与车身背景的分割问题,提出了基于小波变换和数学形态学方法的车辆牌照阈值分割算法。首先,对车牌图像进行小波去噪,然后利用数学形态学对去噪后的车牌图像进行闽值分割。此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获取车牌图像,通过构造适当的结构元素,可以达到比较理想的提取效果。     

基于Gauss消元法的车牌图像变形矫正

车辆牌照识别是智能交通系统的重要组成部分,而车牌图像的分割定位与字符提取是车牌识别系统的关键步骤,定位提取效果直接决定了车牌识别系统的工作效率。斜向拍摄的车牌图像存在着透视变形,该情况下直接进行车牌旋转不能有效地矫正,必须进行变形矫正才能准确地提取出各个牌照字符。文中利用双线性空间映射来矫正变形车牌图像,采用高斯消元法来计算该映射方程组的解,从而较好地解决了车牌透视变形的矫正问题,提高了车牌图像变形矫正的运算精度与速度。     

车牌精确定位与实现

车牌识别系统作为自动识别车辆的一种重要形式,是城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分,广泛用于路桥、隧道等卡口的自动收费系统、现代住宅小区、停车场、重要机关单位的汽车出入控制、车流监控等重要场合,尤其在高速公路收费系统中,车牌自动识别更是一个重要的环节。车牌定位作为车牌自动识别中的关键步骤,对系统识别率有重要的影响。     

一种基于纹理和颜色综合特征的车牌定位新方法

根据车牌纹理及其几何形状的特点，提出了一种基于区域生成的车牌图像定位新方法，该方法灵活有效，通用性强，同时可以根据需要反复分割，直至取得最好效果；另外提出一种新的色彩分割方案，根据车牌的颜色特征在车牌区域内进行色彩分割，进一步地精确定位车牌区域，使得本方法不仅定位准确度高，而且分割精确度也很好。     

并行图形绘制技术综述

针对现有计算机视觉理论框架在指导视觉问题中很难克服精度差、受噪声影响大、计算复杂性高的问题,提出仿人的闭环视觉系统模型,引入反馈机制和高层知识的指导,并将其应用到车牌定位系统中。研究结果表明,以该模型实现的仿人视觉车牌定位系统容错性好、准确率高,可以有效地解决光照不均、牌照褪色,以及复杂背景干扰等情况下的车牌定位问题。     

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.     

视觉检测系统的反馈机制研究

针对现有计算机视觉理论框架在指导视觉问题中很难克服精度差、受噪声影响大、计算复杂性高的问题,提出仿人的闭环视觉系统模型,引入反馈机制和高层知识的指导,并将其应用到车牌定位系统中。研究结果表明,以该模型实现的仿人视觉车牌定位系统容错性好、准确率高,可以有效地解决光照不均、牌照褪色,以及复杂背景干扰等情况下的车牌定位问题。     

一种车牌字符分割算法的设计与实现

车辆牌照自动识别系统在桥梁、路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域有着广泛的应用。本文通过对系统中牌照字符分割技术的研究,在梯度锐化和去除离散杂点噪声的基础上,提出一种逐行逐列扫描的简单分割方法,并将其应用于牌照图像的字符快速分割,准确率得到显著提高。     

RFID技术在军车号牌及驾驶证防伪管理中的应用

无线射频识别技术作为一种自动识别技术的高级形式,具有适应环境能力强、抗干扰强、读取方便和读取数据量大等诸多优点。将RFID技术应用于军车号牌及驾驶证防伪管理中,以提高军车号牌及驾驶证管理各环节的自动化水平和效率。     

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。     

基于数学形态学的车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统中的重要环节,直接影响车牌识别的准确率。对数学形态学进行了研究,并且分析了利用数学形态学进行车牌定位的原理。为了对汽车牌照进行精确的定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法。对汽车图像进行预处理和阈值分割后,利用不同的结构元素对二值图像进行形态学滤波,以进一步消除干扰。最后利用面积、长宽比和垂直投影特征值进行综合分析,完成车牌定位。实验结果表明,该方法定位准确率高,为车牌识别创造了良好的前提。