基于字符投影最小距离的车牌校正方法

提出一种利用字符投影距离进行车牌校正的方法。根据伴生与互补颜色特征提取车牌中的字符区域,将车牌旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影,利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度。将车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影,利用投影最小距离获得水平错切角度,采用双线性插值对图像进行校正。该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强。实测车牌图像试验证明,该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性。     

基于子区域投影分析的车牌倾斜校正

提出一种基于子区域投影分析的车牌倾斜校正方法.首先进行水平倾斜校正,将车牌图像划分为水平方向上的子区域,进行投影分析后确定子区域内字符区域中心点坐标,然后将各中心点拟合为一条直线,直线的倾角即为水平倾角.对于检测垂直倾角,该方法将车牌图像划分为垂直方向上的子区域,利用子区域的投影来快速计算车牌图像的错切变换和垂直投影,确定垂直倾角.实验结果表明,与常用的旋转投影法相比,该方法运算时间少且鲁棒性好.     

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.     

基于局部投影方差的快速车牌校正方法

车牌倾斜与错切校正作为车牌识别的重要环节,虽已提出不少方法,但仍存在准确度低、效率低等不足。鉴于现有方法的不足提出一种高效的车牌倾斜与错切校正方法。首先,根据车牌图像的投影方差存在着明显的局部性规律,提取车牌的局部特征图像用于角度检测。并提出一种基于坐标旋转的最大投影方差获取方法,快速得到车牌水平倾斜角度和垂直错切角度。此外,针对字符本身的结构对于垂直错切角度检测的影响,提出相应的解决策略。最终使用3000张情况各异的车牌进行实验。实验结果表明,在正确率比现有传统方法略高的情况下,算法效率也得到大幅提升。     

一种倾斜车牌字符提取方法

针对车牌字符提取中存在的问题,本文提出了一种针对倾斜车牌的字符提取方法.运用最大熵分割算法分割车牌图像,运用串并行扫描结合的方法细化图像,提取骨架.运用Hough变换法提取车牌边缘所在的直线,求出倾斜角度以矫正图像.对校正之后的骨架图像进行逐行扫描,确定整个车牌所在区域,并运用水平投影法分出每个字符所在区域,以便进行识别.实验证明,本文提出的车牌字符提取方法中对车牌倾斜有很好的适应性,行扫描的方法可以快速分辨出车牌字符区域,是一种鲁棒的字符提取方法.     

投影和模板匹配相结合分割车牌字符

提出了一种解决断裂、粘连、污损和部分遮挡车牌字符的分割算法.结合字符牌照的特征,对校正后的车牌图像进行投影,处理断裂和粘连的字符,实现字符初次分割.在初次分割的基础上,设计匹配模板对初次分割下来的车牌图像进行模板匹配,寻求误差最小的模板对字符重新分割.实验结果表明,该方法自适应性强,有很强的鲁棒性,可以获得最优的分割效果.     

基于小波变换和反馈的车牌字符分割

提出一种基于小波变换和反馈的车牌字符分割算法.首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割.第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈.在字符识别反馈中,对字符区域图像的垂直投影进行小波变换,利用其低频系数重构垂直投影;最后根据纹理特征进行字...     

车牌倾斜校正算法研究及改进

车牌倾斜校正是字符分割前的必要步骤,校正效果直接影响分割结果。车牌倾斜可以分解为水平旋转倾斜和竖直错切倾斜两种模式。研究现有的水平倾斜校正主要算法：Hough变换法、旋转投影法、特征直线法、方向图像法,分析各种经典算法的缺陷并给出其改进算法。通过实验分析比较各种算法的校正效果,结果表明改进算法比各自原始算法在识别效果上都有提高。设计实验研究现有竖直错切校正算法：基于预分割的旋转投影法和直线拟合法,实验结果表明旋转投影法效果远优于直线拟合法。     

车牌定位及倾斜校正方法

提出了一种基于车牌字符信息的车牌定位及其校正方法。首先使用灰度形态学的顶帽操作（top-hat）增强车牌区域,使其能在二值图中突出显示,然后根据二值图中车牌字符的连通元个数和排列位置来确定车牌的具体位置,最后对已定位的车牌进行方向校正,包括水平和垂直方向校正。水平校正是根据这些字符连通元的中心确定车牌的水平倾斜角度,使用旋转几何变换使其水平方向得到校正,垂直校正则使用投影分析的方法求出水平校正后垂直方向的倾斜角度,再进行图像的像素平移。实验结果表明,该方法能够在复杂背景下快速、准确定位到车牌,并且倾斜校正效果很好。     

基于因子缩放的车牌图像倾斜校正方法

针对倾斜的车牌图像对后继字符切割带来不利影响的问题,提出一种车牌图像上"字符"的宽度按高度同因子缩放的车牌图像倾斜校正方法。首先,根据车牌图像的特点将车牌图像分成四块,并使用Radon变换分别检测分割后的四块车牌图像;然后,根据检测的结果,求出车牌图像上车牌四条边框所在的直线方程以及对应的长度,并计算出上边框与下边框对应点连线的直线方程和长度,根据这个长度计算出连线上各点处的缩放因子;最后,根据所求的因子对倾斜车牌图像上所有的点进行校正。实验表明,与经典校正法相比,本文所提出的车牌图像倾斜校正方法校正的结果更符合实际的长宽字符比,校正效果更好。