基于相似度的车牌定位方法

根据车牌区域内字符的纹理特征以及车牌的颜色特征,提出了一种基于相似度的模板匹配车牌定位方法。该算法先对车牌区域构造出相应的模板,同时分别构造出模板与待定位图像的模糊集,再根据所构造出的模糊集,用滑动窗法计算模板与当前窗口的相似度,得到一个相似度矩阵。取其中最大相似度所对应的区域作为车牌候选区,通过对该候选区进行判断与精确定位分割出车牌区域。实验结果表明该方法能得到较理想的车牌定位效果。     

基于聚类分析的个性化美国车牌分割算法

针对美国车牌个性化严重,车牌上字符个数、字体、间距和背景等信息都不一致的情况,提出一种可处理复杂多变车牌的车牌分割算法.基于动态的字符分布信息计算车牌倾斜角度和垂直投影局部梯度,利用聚类方法去除非字符区域,并动态确定字符宽度,获得准确字符区域.基于局部梯度的循环分割得到准确的字符分割结果.为了验证该算法,基于1万多张美国车牌的数据集进行实验,结果表明：与已有算法相比,该算法对于具有字符个数不定、字符间距不一致、背景复杂等特征的个性化美国车牌的分割效果有较大提高,分割正确率提高了约5%.     

车牌提取方法研究

提出了一种基于模糊边缘检测和纹理特征的牌照提取方法。首先由投影法确定车牌候选区域，然后由12个边缘模板计算每个候选区域中边缘两侧的平均灰度差，并作出灰度梯度的二维直方图。据此确定每个候选区域模糊边缘检测中广义渡越点的值。然后根据车牌区域特点来提取牌照。经测试，该算法简单快速、定位准确，为后继字符分割和识别做了较好的预处理工作。     

一种基于特征点的车牌识别改进算法

车牌识别技术已经成为公路交通自动控制与管理(RTACM)以及智能运输系统(ITS)中的一个重要组成部分。提出一种基于特征点的车牌识别改进算法,利用车牌的纹理特征和形状特征定位车牌区域,采用垂直投影分割车牌字符,通过统计特征点进行字符识别。实验结果表明,该算法能显著提高由于拍摄角度引起的车牌图像中字符拉伸、变形等情况下的识别率,同时缩短了识别时间。     

基于伴生与互补颜色特征的车牌字符分割新方法

针对车牌区域的伴生与互补的颜色特征，提出一套字符分割的新算法.该算法利用定位到的车牌区域的原始颜色特征，直接进行字符及背景的提取，完成2值化过程，避免了图像处理过程中带来的误差，因此产生的噪声较少；最后利用垂直积分投影进行字符分割.对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验，算法对车牌破损，污垢、铆钉及字符粘连、过饱和等造成的影响均不敏感，其准确性，鲁棒性及实用性均较好.     

车牌的字符分割和字符识别的研究与实现

本文提出了一套简洁高效的车牌识别方法.首先,在字符分割上,改进了传统的投影算法,采用了在二值中对白色像素进行垂直投影的方法;识别则采用了一种基于模板匹配的方法,并结合统计学进行,即利用现有的特征向量,从待识别的图像中提取若干图像的特征向量与模板相对应的特征向量进行比较,计算模板向量和现有向量之间的相似度,然后将现有特征...     

基于识别结果校正的车牌字符分割算法

在车牌识别系统中,字符分割发挥着承上启下的作用。由于外界环境如光照、尘埃的影响,造成预处理后的车牌图像产生字符断裂和粘连现象,造成分割错误,影响后续字符识别。通过研究多种字符分割算法,提出了一种结合垂直投影法、连通域分析以及通过模板匹配字符分类器的识别结果进行反馈校正的分割方法。分别对停车场车辆车牌、高速公路路口抓拍的车牌以及公路行驶车辆抓拍的车牌进行测试,其中停车场车牌可以实现98%以上的分割正确率,其余2种情况的正确率也在97%左右,表明该方法有实用性。     

基于伴生与互补颜色特征的车牌字符分割新方法

针对车牌区域的伴生与互补的颜色特征，提出一套字符分割的新算法、该算法利用定位到的车牌区域的原始颜色特征，直接进行字符及背景的提取，完成2值化过程，避免了图像处理过程中带来的误差，因此产生的噪声较少；最后利用垂直积分投影进行字符分割．对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验，算法对车牌破损，污垢、铆钉及字符粘连、过饱和等造成的影响均不敏感，其准确性，鲁棒性及实用性均较好．     

一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法

车牌图像分割是车牌特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响到车牌识别的准确率。针对运动中的车辆牌照受天气等环境的影响,导致车牌图像存在不确定性和模糊性的特点,提出一种基于C均值模糊聚类的车牌图像分割方法,避免图像分割时的阈值设定问题。利用采集的原始车牌图像,在MATLAB7.0环境下进行分割仿真实验,实验结果表明,算法可以有效地去除干扰信息,突出车牌区域的图像特征,为后续的车牌定位、字符分割和字符识别提供重要保证。     

基于LabVIEW IMAQ的移动车辆牌照识别

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从实时车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。通过对车牌识别中的图像采集与处理、车牌定位、字符分割和字符识别这4个核心技术的研究,在LabVIEW平台上,利用IMAQ强大的图像处理功能,对USB摄像机获得的实现车牌图像进行格式转换,灰度变换以及二值变换等预处理,将边缘提取与图像投影两种方法相结合精确定位车牌,最后根据特征匹配的方法识别出车牌字符信息。结果表明,基于IMAQ程序可以很好的对车牌图像进行处理,并在平均时间为3s左右情况下完成对车牌字符的识别。     

车辆牌照识别技术的研究发展

车辆牌照识别系统即基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统,是智能交通系统的重要组成部分。通过对车辆牌照识别系统及识别技术的分析,总结出进一步研究车辆牌照识别技术的必要性,并提出将模板匹配与支持向量机相结合进行字符识别的算法思想。     

基于二次模版库的车牌残缺字符识别

字符识别在车牌识别中的作用不可或缺,最简便的识别方式为模版匹配法。本文提出改进的模板匹配法,通过细化的字符子库,结合相关匹配算法,提升识别效果,克服了传统模版匹配无法识别残缺字符或匹配识别错误的缺点,实现遮挡或残缺字符的精确识别。     

一种快速车牌识别系统

本文提出了一种基于模板匹配的快速车牌识别方法。该方法运用了数学形态学知识进行车牌的定位,然后采用基于模板匹配的相关函数做相似度测试,完成字符识别。经大量实验证明该方法能有效地完成不同解析度和不同模糊程度的车牌识别工作,而且识别精度高、速度快,能满足实际系统的要求。     

一种车牌识别系统的设计

基于像素精确定位方法来实现车牌定位,然后对车牌进行灰度化、二值化处理,避免了对整个汽车图像先图像处理后车牌定位的繁琐过程,将改进的模板匹配算法应用于字符识别中,最后,利用MATLAB的图形用户开发环境设计出了本系统的测试平台,经过大量车牌样本验证,该车牌识别系统准确率较高.     

车辆牌照定位的算法研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统（ITS）中的关键技术,而车牌照的定位又是车牌识别的关键点之一,本论文探索用数学形态学和投影方法来确定车牌照在原始灰度图象中的水平和垂直位置,从而定位车牌照图象,对不同背景和光照条件下的各类车辆灰度图象进行实验的结果表明本论文提出的车辆牌照定位是一种可行的车牌定位方法。     

基于MATLAB的车牌识别

使用MATLAB工具箱对车牌进行识别。根据图像识别理论,在现有技术基础上,综合利用图像处理、计算机视觉、模糊识别等技术,重点对车牌定位、模板匹配等进行了应用性的研究。实验结果表明,所述方法是有效的,能够定位和识别车牌字符,达到了预期的目的。