基于小波变换和亮度矩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，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩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，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

基于Relief算法的智能车辆牌照模糊识别方法

由于当前已有方法未能对车牌照进行降维处理,导致车牌照识别结果不准确,为此,提出一种基于Relief算法的智能车辆牌照模糊识别方法。采用Relief算法计算不同车牌图像特征的权重系数,对特征集进行降维处理。通过序列视频图像对智能车牌进行增强处理,利用全卷积网络对车牌照显著区域进行检测,粗略提取图像中的显著区域,使用滑动窗方法对候选区域车牌进行精准检测,定位车牌准确位置,加入字符的上下文信息,对字符进行精确检测和识别,最终实现智能车辆牌照模糊识别。仿真实验结果表明,所提方法可获取高精度的车牌照识别结果。     

基于车牌识别技术的双车道一体化智能道闸系统设计

对基于车牌识别技术的双车道一体化智能道闸管理系统的软硬件进行了设计.系统采用地感线圈检测车辆并对监控相机进行触发,使获取到的车辆图像清晰、牌照位置突出;然后通过对车辆图像的预处理、牌照定位和提取、校正、车牌字符分割、归一化处理,实现汉字、字母和数字字符的识别;最后将识别结果和数据库中的预存信息进行比对并根据比对结果输出反馈控制信号,实现道闸的全自动智能控制.系统采用单主机双车道同步监控,同时具备车型预识别功能,并根据车型识别的结果进行车辆图像的分类存储和查询,进一步提高了系统的实用性,具有很重要的现实意义.     

基于图像处理技术的车牌识别研究

随着我国公路交通事业的迅速发展,智能交通管理系统已成为了人们关注的焦点问题。车辆牌照识别系统作为智能交通管理系统的一部分,在现实生活中有着广泛的应用。本文对车辆牌照识别系统中的主要部分进行了研究,其中车牌图像预处理部分包括空间平滑滤波、图像锐化等过程;车牌图像定位采用了基于车牌色彩特征的车牌定位法,并使用Radon变换进行车牌图像的矫正;车牌字符分割采用灰度投影和阈值分割的方法;车牌图像识别采用模板匹配的方法。使用MATLAB软件构建识别系统,经过实验测试,该系统实现了对机动车牌照的准确识别。     

车牌识别系统中的车牌定位算法研究

汽车牌照识别技术（LPR）是智能交通系统（ITS）的重要组成部分,该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像,实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实,而在LPR中首先必须实现的就是车牌定位。本文主要利用边缘检测算法和旋转投影法来进行车牌定位。利用边缘检测算法寻找车牌边缘,利用旋转投影法寻找车牌倾斜角度,进行精确定位。     

基于HALCON的车牌识别技术研究

针对目前车牌识别速度较慢以及识别准确率较低的问题,以HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件,将计算机视觉检测技术应用于车辆牌照的识别,实现了图像采集、预处理和检测.实验结果表明,白天车辆牌照识别准确率达到94.6%;相对于传统方法,识别速度也有所改进,每幅牌照的平均识别时间为40.3ms.     

基于FPGA的车牌识别算法研究

车牌自动识别系统在实现智能交通系统方面发挥着重要作用,整个系统包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分.本设计先确定车牌在获取图像中的具体位置,从而把车辆牌照定位出来,进而对车牌用局部投影的方法进行字符分割,最后采用模板匹配法进行车牌字符的识别.本文提出的方法具有实时采集视频图像,车牌定位准确,分割及识别效率高的优点.     

基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术

随着计算机图像处理技术的发展,车牌识别已经成为计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用领域之一,车牌识别技术在智能交通系统中显得尤为重要.基于改进倾斜校正算法的车牌识别的算法,对含有车辆牌照的图片进行图像滤波、图像增强、车牌定位、车牌的字符分割和字符识别.对车牌定位技术和车牌倾斜校正技术进行改进,以应对复杂的环境变化.实验表明,车牌的识别率有明显的提升.     

基于Top-hat变换的车牌快速搜索与定位

汽车牌照识别是智能交通信息管理系统的核心,从复杂的图像中分割出车牌又是牌照识别的关键。由于图像拍摄过程中存在着随机性,给牌照提取增加了很大的难度。文章在研究国内外牌照分割技术的基础上,提出了基于Top-hat变换的牌照分割方法。实验证明该方法能够很好地实现牌照顶角的快速搜索和定位,将牌照从复杂的背景图像中分割出来。     

基于Matlab的车辆牌照识别系统

介绍了一种基于Matlab的车辆牌照识别系统,采用基于灰度跳变的定位方法,先对图像进行预处理,再用CAN-NY算子做边缘检测、开闭运算子和车牌长宽比特征识别以实现车牌的定位,最后用二次水平投影分析和阈值技术有效检测了车牌图像的上下左右边框、旋转角度,从而准确实现车牌字符的分割.     

基于小波分析的汽车牌照分割

复杂背景下汽车牌照定位是车牌识别的难点之一,文章通过图像的减运算获得车辆主体信息,经过区域划分,再由小波分析在某个尺度的高频信息重构获得车牌轮廓信息,最后经过水平投影确定牌照准确位置。另外,利用多幅图像提供的相关信息,在区域划分中利用牌照位置的先验知识,加快了计算速度,取得了良好的效果。     

数字图像处理应用于车辆牌照识别的研究

探讨了将数字图像处理技术应用于机车车辆牌照识别的基本方法.在图像预处理部分,选用灰度差倒数加权平均算法对源图像进行滤波处理;应用分段线性变换算法增强图像对比度.通过边缘检测算法对车辆牌照进行准确地定位及对文字进行分割,完成对车牌上的字符的识别是利用各个字符的图像和字体的特征值,对其中每个字符进行有效、准确的识别.     

关于高速公路收费系统车牌识别技术的研究

车牌识别是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息。从而确定车辆身份的技术。车牌识别分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌定位是一个难题：车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。本文通过车牌的纹理和颜色特征采用粗定位和细定位相结合的方法进行识别。     

基于神经网络的车牌识别系统设计

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术,本文对基于神经网络的株洲市车牌识别系统进行了分析,采用先进的BP神经网络技术和计算机数字图像处理技术,实现了一种高效和高准确率的车牌自动识别系统,大大提高了车辆管理的智能性。     

车牌自动识别系统中的牌照区域图像分割技术

以车牌自动识别技术中的牌照区域图像分割技术为重点,介绍运用车牌图像进行牌照边缘检测,从而实现图像区域分割,克服整体识别技术中的关键问题的相关内容．     

一种基于边缘特征的汽车牌照定位算法

车牌定位技术是汽车牌照识别系统中的一项关键技术 .基于视频检测模块所捕获的车辆图像的成像特点 ,采用反锯齿的方法对其进行优化 ,并根据车牌的边缘特征 ,提出了一种基于边缘图像频率变化特征的二次车牌定位算法 ,用于车牌的定位和提取 .实验表明 ,该定位算法快速、准确 ,具有较强的鲁棒性 .     

基于神经网络与粗糙集的车牌字符识别方法

车辆牌照的自动识别是目标自动识别的一种重要形式,针对车牌识别的后期技术,即牌照识别技术做了研究并提出了一种基于神经网络与粗糙集的车牌字符识别方法,实验结果表明,和标准神经网络相比,该算法具有更加良好的性能,满足实时识别车牌的要求。     

一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法

提出一种复杂背景下的多车牌图像分割和知识方法，采用统计和特征匹配相结合的方法去除待识别图像中的背景，提取可能存在车辆的区域；分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割，使用PCA和BP神经网络相结合的方法精确识别车牌，实验结果表明，该方法对复杂背景下多车牌的分割和识别是有效的。     

一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法

车辆牌照自动识别系统的研究与开发是现代交通控制管理系统中备受关注的问题,而车牌定位又是车牌识别的关键.在分析和研究目前有代表性的车牌定位算法的基础上,提出了一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法,49个原始图像的实验结果表明,正确分割率由传统方法的91.84%提高到97.96%.     

一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法

车辆牌照自动识别系统的研究与开发是现代交通控制管理系统中备受关注的问题,而车牌定位又是车牌识别的关键.在分析和研究目前有代表性的车牌定位算法的基础上,提出了一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法,49个原始图像的实验结果表明,正确分割率由传统方法的91.84%提高到97.96%.