基于车牌色彩变化特征的车牌定位方法*

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于车牌色彩变化特征的车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像转换到HSV彩色空间中进行颜色识别,分割出车牌底色及字符颜色相对应的颜色区域,同时通过边缘提取、二值化处理、与运算找到对应颜色边缘特征点,最后经纹理分析来定位车牌。     

利用综合特征的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一.提出利用结构特征、纹理特征和颜色特征的车牌定位新方法.首先,利用顶帽变换抑制背景;其次,进行垂直边缘检测和形态滤波,通过结构特征进行车牌粗定位;再次,对候选区域的垂直投影应用一维小波分解滤噪,然后重构垂直投影,计算纹理统计量并构造纹理特征向量,应用BP神经网络识别车牌的字符纹理进行车牌的再定位;最后,对候选区域进行基于边缘颜色对的彩色边缘检测,根据其水平投影值进行车牌的精定位.对各种条件下拍摄的314幅含有车牌的车辆图像应用本算法,定位准确率达到98.7%.     

复杂背景下的混合特征车牌定位方法

针对各种复杂背景的车牌定位问题,提出一种复杂背景下基于车牌混合特征的车牌定位算法。首先对彩色图像进行预处理,并利用基于边缘检测方法进行二值化;然后结合横向数学形态学运算和车牌几何形状特征,提取出矩形车牌候选区域;最后根据车牌颜色特征在HIS空间下结合垂直和水平投影对车牌区域进行精确定位。实验表明,该算法适用于任意大小、位置和背景环境下的车牌定位,能有效解决仅仅依靠纹理信息或颜色信息车牌定位率低的问题,具有较强的鲁棒性。     

基于边缘颜色点对分布特征的车牌定位算法

提出了一种基于边缘颜色点对及其分布特征的车牌定位新方法。首先利用车牌区域背景与字符具有固定颜色搭配的特征以及边缘颜色点对的距离约束条件,对汽车图像进行多次滤波,完成对车牌字符边缘颜色点对的充分突出;然后根据边缘颜色点对分布的统计特征实现车牌的快速定位。实验结果表明,该算法是一种快速、有效的定位方法。     

基于边缘颜色信息的车牌定位算法

车辆牌照的自动识别是智能交通系统中的一项重要技术,而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点之一.提出了一种基于边缘颜色点对与扫描线相结合的车牌定位方法.首先进行彩色边缘检测,然后以每一边缘点为中心,垂直于边缘方向取一条线段,在线段内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色,若是,则保留为候选车牌边缘点;通过扫描线搜索定位并分割出车牌区域.方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性.实验结果表明,算法能够实现车牌的快速精确定位.     

一种快速、高效的车牌定位方法

基于车牌区域丰富的边缘特征,本文提出了一种改进的车牌定位方法。首先增强原始图像,并对原始图像和增强图像分别进行边缘提取;然后基于车牌区域边缘均匀,长短有限等特征,滤除背景及噪声边缘点;最后通过投影搜索出车牌区域。对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、适应性强。     

基于特征多样性的车牌定位方法

本文提出了一种基于结构特征和纹理特征的车牌定位方法:对车辆图像进行预处理,检测垂直方向的边缘,执行数学形态学操作,并利用车牌的结构特征粗定位车牌区域;提取车牌的纹理特征并构建特征向量,通过贝叶斯分类器来精确定位车牌区域。该方法不受车牌大小、位置等因素限制。对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量实验。实验证明:该方法定位率高,速度快,具有较好的鲁棒性。     

一种复杂背景下的汽车牌照快速定位算法

提出了一种基于边缘检测、数学形态学和颜色特征相结合的复杂背景下的快速车牌定位算法。首先,利用车牌区域具有较丰富的垂直边缘信息得到包含车牌区域在内的若干候选区域,然后利用车牌自身的三个结构特征从若干候选区域中提取车牌区域。仿真实验结果表明,该算法的准确率达到了91.2%。     

基于颜色和纹理分析的车牌定位方法

针对复杂背景的车牌定位问题，提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型，首先在颜色空间进行距离和相似度计算；然后对输入图象进行颜色分割，只有满足车牌颜色特性的区域，才进入下一步的处理；最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断，并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法，它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少，而且，综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求，因而定位效果更好，应用范围更广。     

字符边缘颜色与逻辑在车牌定位中的应用研究

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于字符边缘颜色与逻辑的快速车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像,转换到HSV彩色空间中。根据像素点颜色进行二值化,得字符边缘颜色像素区,同时通过逻辑与,确定图像字符颜色边缘点,最后经纹理分析来定位车牌,解决了目前常用流行算法所不能处理的定位问题。     

基于分级边缘间距的实时车牌检测

提出一种在复杂环境下进行实时车牌定位的新方法。先根据车牌图像的边缘特征,利用多级边缘点距离生成连通区域,搜索全图得到连通域的最小外接矩形。然后利用车牌本身的拓扑特征和颜色特征进行判别,提取候选区域。与同类方法相比,该方法限制条件少、速度快、准确率高。对526幅各种环境下实际采样图像进行实验,定位成功率为98.3%,平均定位时间少于40m s。     

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．首先进行彩色边缘检测，然后以每一边缘点为中心，垂直于边缘方向取一线形窗口，在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色，若是，则保留为候选车牌边缘点；然后进行形态滤波，剥离不符合车牌结构特征的区域，最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点，综合利用了车牌的结构特征和纹理特征，提高了车牌定位的可靠性．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法，定位准确率达到98．2％。     

基于字符边缘颜色多分量信息的车牌定位方法

针对复杂环境下的车牌定位,提出利用车牌字符边缘颜色多分量信息特征的定位算法,分别提取车牌底色像素点和字符色像素点,排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点。由于字符色与底色的相互影响,字符边缘处色度、饱和度分量都有较窄的范围,可缩小车牌的搜索区域。结果证明该特征有助于车牌的准确定位,可确定车牌颜色,同时运算多在二值图上进行,速度快。     

基于四元数特定颜色对边缘检测的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的一个关键问题。提出了一种基于四元数特定颜色对边缘检测的车牌定位算法。首先将输入彩色图像用同色调全饱和度四元数形式表示;然后借助四对模板检测特定颜色对边缘,结合形态学膨胀运算提取潜在车牌区域;最后根据车牌形状约束条件定位车牌区域。该方法综合利用了车牌的颜色、边缘和形状特征,具有较好的鲁棒性。对各种情况拍摄的485幅车牌图像应用该算法,查全率达到96.8%,查准率超过93.2%。     

基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法

介绍了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法。该方法利用车牌与背景的色彩特征．在HSV空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阚值进行色彩分割以初步过滤背景。对分割后得到的与车牌底色相符合的连通区域再根据车牌体态特征和车牌字符纹理特征，应用数学形态学处理及连通域体态分析等手段，逐步过滤干扰区域，最终定位正确的车牌位置。该方法充分考虑了车牌与背景的色彩、体态及纹理特征的差别，实验证明在复杂背景下具有很强的适应性与鲁棒性。     

复杂背景下快速车牌定位方法研究

在YUV颜色空间内，根据车牌图像的纹理特征，充分利用车牌图像的三个分量彩色信息，提出了一种基于彩色边缘的车牌定位方法。该方法利用车牌区域竖直边缘异常丰富的特点，采用一种针对性很强的边缘提取算子，对Y，U和V三个颜色分量分别进行竖直边缘提取；三个分量图像竖直边缘提取之后，依据一定的准则，融合三个竖直边缘图像，得到原彩色图像的边缘。试验结果表明，与一般的单纯灰度图像边缘提取相比，该方法能更准确地定位车牌；并且经边缘提取之后，非车牌区域的边缘所剩很少，使车牌区域搜索部分变得异常简单，从而极大地减少了系统的运算负担和时间开销，满足系统实时性的要求。     

一种基于机器学习的车牌识别系统的设计

以车牌识别的实用性为目的,设计一种鲁棒的车牌识别系统。首先提出了Sobel-Color算法,以Sobel边缘和颜色两种特征进行车牌定位,并结合MSER算法,设计了一种可靠的车牌定位方法来获取候选车牌区域,然后采用SVM算法对候选车牌区域进行车牌判断;最后根据车牌特征设计了一种车牌字符分割算法,能正确分割车牌的各个字符,并有效地去除车牌边缘部分的虚假字符,又根据分割出的车牌字符特征对LeNet-5深度网络模型进行改进,然后采用改进的LeNet-5网络对车牌字符进行识别。对设计的车牌识别系统进行了正常条件测试、恶劣条件测试以及效率测试等实验,实验结果表明设计的车牌定位和车牌判断方法具有较高的可靠性,车牌字符识别具有较高的准确率,因而设计的车牌识别系统具有较好的鲁棒性和实用性。     

基于颜色搭配与纹理特征的车牌定位方法

牌照定位是牌照识别系统中的关键技术。目前在多数牌照定位方法中考虑到了牌照的颜色和纹理特征,但对不同环境的适应性不强。为解决这方面的问题,首先从机动车牌照具有固定颜色搭配的特点出发构造颜色搭配掩模矩阵,并利用此掩模矩阵对原边缘检测图像进行条件约束,得到约束二值边缘图像;然后应用具有去噪能力的形态学结构元,形成牌照粗定位候选区域;最后依据牌照的纹理特征从候选区域中提取出真正的牌照。采用了BP神经网络获得强适应性的HSI空间牌照颜色识别方法,并且只在边缘点邻域内实现颜色空间转换运算,能极大地缩减定位周期。经实验表明,该方法能在复杂的环境和不同光照条件下快速地实现不同牌照的精确定位。     

复杂图像中的车牌定位算法①

针对复杂车辆图片中的车牌定位与分割,充分利用了车牌区域的高频特性和底色特性,提出一种梯度边缘检测与彩色分割相结合的综合性算法,能够对诸多干扰因素影响下的车牌进行精确定位与分割。实验表明该算法准确、可靠。