一种新的汽车牌照识别的图像增强算法

汽车牌照区域分割是牌照识别的关键步骤，增强图像中的牌照区域，抑制背景区域，可以有效降低牌照区域分割的难度。将图像分解为一组二值图像的组合，然后在二值图像上计算各连通分量及其特征参数，利用牌照区域和背景区域对应的连通分量的特征差别，可以有效抑制背景而保留牌照。处理后的二值图像可重构出牌照区域被增强的图像。还采用等高线标记代替连通分量标记，以减少计算量，使得算法具有实用性。试验表明，这种算法有效地突出了牌照区域而抑制了背景，提高了牌照定位分割的效果，可以很好地用于实际的汽车牌照识别系统中。     

面向车辆牌照的L快速二值比算法

就车辆牌照灰度图像的二值化问题，比较Otsu算法和全局动态阈值算法，讨论将字符从车牌背景中分割出来的最佳阈值选取问题。从汉字字符识别角度出发，通过引入光照强度因子L，对全局动态阈值算法进行改进，提出L快速二值化算法。实验结果表明，L快速二值化算法的处理效果，优于Otsu算法和全局动态阈值算法。二值化处理后的车辆牌照字符笔划清晰、饱满、无断裂，克服了光照因素的影响，更有利于汉字字符的识别。     

基于提升树的自然场景中文文本定位算法研究

提出了一种新的基于提升树算法的自然场景中文文本定位技术.首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对下采样后彩色图像首先进行边缘提取、二值化处理,然后通过形态学运算以及连通区域分析去除大量的非字符连通域,获得候选的文本区域,最后,提取候选文本区域的PHOG-Gabor特征,通过提升树算法进一步确认是否为字符连通域.通过实验验证,该算法具有很高的召回率和准确率,综合性能较高.     

自然场景中字符型交通标志的检测算法

提出一种检测城市和高速公路环境中字符型交通标志的新方法.首先,在输入图像中分割出蓝色和墨绿色区域,用形态滤波和形状标记图判断交通标志的候选区域;其次,将候选区域的彩色图像灰度化,用Otsu算法计算候选区域灰度分布直方图的阈值,并对其进行分割,得到包含字符的二值图像;然后,将候选区域的二值图像向垂直方向上投影,用3次样条拟合算法对其进行拟合,利用曲线的性质,找到拟合曲线中的局部极小值点,分割出包含字符条形区域;最后,将条形区域向水平方向上进行投影和曲线拟合,查找局部极小值点并分割出单个字符区域,再进行形态过滤,分割并定位交通标志中的字符.实验结果表明:该算法的字符查全率高于84％,准确率超过92％.     

一种车牌字符位置侦测的新方法

提出一种快速可行的鲁棒性车牌图像二值化算法,实现了对不同质量车牌图像有普遍适用性的车牌图像二值化方法;结合设计的快速连通体标记方法、二值图像简化算法及动态车牌模板搜索算法,实现了从车牌图像中快速定位车牌字符及车牌本身并同时获得车牌字符轮廓信息的新方法.实验证明,该方法对车牌及其字符定位准确率高,且对不同条件下获得的不同质量的车牌图像有较好的适应性.     

基于频域分析的联指图前后背景分离算法

为了快速又精确地分离四联指图的前景和背景区域,提出了一种基于频域分析的联指图前后背景分离算法.该算法主要包括:①基于局部3阶累积量的前后背景粗分离,有效地降低了噪声对方差的影响,并对低对比度区域能够实现有效快速分离;②结合全局信息的局部最佳直方图阈值分割法的二值化增强算法,实现以局部区域为基础的全局二值化;③基于频谱分析和2条判别规则的非指纹区域去除,有效地去除诸如印刷字符之类噪声所在的干扰区域;④基于中心最近邻法则的区域合并,使得那些由于质量较差而被分解为若干个不连通的区域标记为同一区域.实验结果表明,该算法的几个步骤是有效的,且具有速度快和精确度高的特点.     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。     

一种新改进的otsu算法

图像的二值化是车牌识别过程中的重要环节,图像的二值化直接影响定位的准确性。由于字符的分割和识别是在车牌区域二值化结果的基础上进行的,因此车牌图像的二值化是非常关键的一步。本文对传统的otsu算法和新改进的otsu算法进行了试验比较,通过对otsu算法基本原理的研究,提出了一种新改进的灰度图像二值化的方法,该算法能够更好的确定最佳阈值点,实验表明上述方法能够得到较理想的二值化图像。     

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.     

一种基于特征结构的纸币号码识别方法

为了准确识别纸币号码,对纸币号码图像识别算法进行了研究。在去除噪声、放大、二值化、定位等基础上,利用字符结构特征的识别方法进行纸币号码识别,给出了上交点类字符树形分类方法,并通过MATLAB进行仿真实验。结果表明,所提出的算法具有良好的稳定性,识别率大于95%。     

基于最大稳定极值区域与主要旋转不变局部二值模式的复杂场景车牌检测方法

为了解决在复杂场景中进行车牌定位的问题,提出了一种基于MSER与DRLBP特征的车牌定位方法。首先对输入图像进行预处理,然后在多个通道上进行MSER候选区域提取;接着利用所设计的基于车牌字符合并的车牌定位方法进行车牌字符合并;最后利用DRLBP纹理特征对合并后的区域进行验证从而得到最终的车牌区域。实验结果表明该方法具有较好的定位能力。由于方法是通过寻找车牌字符进而定位车牌位置,因此其受车牌颜色、车牌格式的影响较小,在复杂环境中对国内外不同车牌均有较好定位效果。     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

图像处理在汽车牌照识别中的应用

随着自动化和交通工程的发展,汽车牌照识别技术成为一个热点。以识别一张汽车牌照的图片为例,阐明了车牌自动识别的原理,处理过程由预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块组成,采用MATLAB编程实现。经过实例证明,所提方法对牌照识别率很高,且识别方式简单易行,可以应用于实际。     

基于车辆牌照识别系统字符的特征提取方法研究

对车辆牌照识别系统中分割下来的牌照字符特征提取环节涉及的新算法、新技术进行了深入探讨,主要研究用提取图象变换系数、图象统计矩和方向特征量的方法提取字符的分类特征,针对实验结果进行了分析。以上工作为车辆牌照识别系统的整体设计打下了一定的基础。     

汉字多属性认知特征提取研究及应用

摆脱传统汉字特征提取时基于二维平面象素点的统计和结构的分类方法.采用仿生模式识别思想,将汉字拆分为计算机算法可直接认知的基本笔划的组合,并对笔划进行数量、排序、位置,游程的属性编码,提出汉字多属性认知特征概念.方法很大程度上排除了传统汉字整体特征提取中信息的混淆和冗余,提高了字符识别正确性,实时性.用于车牌识别达到很好的实用指标。     

基于方向场的车牌倾斜校正方法

车牌字符分割与识别是智能交通系统中的重要环节,而倾斜变形的车牌图像对车牌字符分割与识别有很大影响,为解决这个问题,提出了一种基于方向场的车牌校正方法.建议方法采用Sobel算子计算车牌图像的梯度方向场,通过对方向场角度直方图的分析找出车牌水平倾斜角,根据水平倾斜角对车牌图像进行水平旋转校正并二值化.然后,应用垂直投影法...     

数字图像的不变特性与特征提取

讨论了两种字符特征向量的提取方法．一种是基于平移、旋转和尺度不变性的图像变换法,另一种是强调字符形状和结构的方向特征量提取法．比较试验的结果表明,通过计算字符图像中心矩的图像变换法具有比较稳定的特征值,有利于机器识别．实验中通过最小距离法进行字符的分类识别,识别率达到80％以上,可用于实时性要求较高的车辆牌照字符识别系统．     

一种改进模板匹配的车牌字符识别方法

提出了一种改进模板匹配的车牌字符识别方法。详细介绍了车牌字符识别的过程,主要包括模板的建立,基于弹性网格的字符特征提取,模板匹配的步骤及改进方法。运用该方法不仅可减少计算量,而且提高了实时性。实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好等特点,识别率可以达到90%以上。     

车牌识别系统中若干问题的探讨

研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。     

一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位，得到一些可 能的车牌区域，然后确定这些区域的精确范围，同时去除部分伪车牌，在字符提取和字符识别时进一步去除伪车 牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后!得到真正的香港车牌区域。