基于HSV空间的车牌定位方法

车牌区域的颜色特征是车牌的重要信息.针对车牌区域颜色的伴生与互补特性,提出了一套在HSV空间利用颜色特征进行定位的算法.该算法利用车牌区域固定的颜色特征,快速定位到与车牌颜色有关的区域,然后利用车牌区域伴生与互补特性快速去除具有与车牌区域相同颜色的其他非车牌区域.最后使用投影积分进行车牌的精确定位.通过对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,准确定位率为98%.     

基于颜色和纹理特征相结合的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术.目前多数的车牌定位方法考虑车牌的颜色以及纹理特征,但针对复杂背景下的车牌定位问题,其适应性不强.针对现实生活中复杂背景下的车牌定位,提出综合使用纹理信息及颜色信息等多种特征的分层次车牌快速定位方法.首先在图像的二值垂直边缘图中,利用车牌区域的边缘信息及车牌的纹理特征进行车牌候选区域的确定,在降低算法复杂度的同时提高了定位精确性,然后结合先验知识,运用四元数主成分分析及K-means聚类方法,提取候选区域图像特征并分类,最终得到精确车牌定位.试验证明该方法正确率高、鲁棒性强,对于背景复杂的车牌定位具有很强的抗干扰性能,在复杂的环境和不同光照条件下实现车牌的精确定位.     

一种改进的快速车牌定位算法

文章提出了一种基于纹理特征和颜色特征的车牌定位算法.算法首先利用车牌的纹理特征对车牌进行了初步定位,其中主要有图像预处理、边缘检测、数学形态学处理等步骤.最后利用车牌区域的颜色特征对车牌区域进行精确定位,主要包括空间转换、边界确定等步骤.对80张相片进行测试的结果表明,该方法准确率高、速度快.     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段:首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段:针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用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。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。     

基于模糊集的车牌特征提取与识别的方法

提出一种新的基于模糊集的车牌特征提取与识别的方法.该方法先利用车牌检测算法初步定位车牌,然后利用车牌的颜色、纹理及形状的模糊特征,在提取目标的多个特征的基础上用模糊隶属度表征各个特征的重要性的方法来选取目标,准确地提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.8%.特别对于光照不均、背景复杂的图像,本方法具有很强的鲁棒性.     

基于车牌颜色特征的定位方法研究

针对车牌自动识别中车牌定位问题,提出了一种基于颜色信息的车牌定位算法。该算法基于HSV颜色模型,对车牌图像进行颜色分割找出候选车牌区域,然后利用车牌自身的两种颜色特征剔除伪车牌,最终正确定位出车牌,实验证明该算法的正确性和可行性。     

lab颜色空间和形态学处理相结合的双行车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的前提和关键。针对双行车牌均是黄色车牌,且比较脏的特点,首先将图像由RGB颜色空间转换成Lab颜色空间;再利用Lab颜色空间的通道a提取出图像中的红色和绿色区域,通道b提取图像中带干扰的黄色区域,然后将二者相减,提取出图像中的黄色区域,并可同时去除背景及车身的大部分干扰;最后利用形态学处理滤除噪声等影响,粗略定位出车牌候选区域,再结合图像的纹理特征如面积、长宽比和连通域内像素个数最终定位出车牌区域。该方法对复杂环境下的双行车牌能实现快速准确定位,受光线、背景环境影响较少,同时对脏牌、污牌也能达到准确定位的目的。     

基于多种特征的彩色车牌定位方法研究

本文提出了利用车牌颜色特征和纹理特征多种特征结合来进行车牌定位的方法,克服了以往车牌定位技术只利用单一特征进行定位的缺点。文中提出的方法首先利用HSV颜色空间去除非车牌颜色区域,然后利用颜色伴生、字符密度、区域几何等特征结合进行最终精确定位。该方法可以摆脱单一特征在车牌大小、位置以及背景和光照等方面的限制。实验证明本方法具有较好的检测效果。     

基于灰度累积投影与边缘图像跳变统计的车牌定位方法的研究

针对交通检测系统中数码相机所拍摄到的图片,提出一种车牌定位方法:首先对图像进行二值化和边缘检测等预处理,然后根据边缘二值图中车牌区域的边缘特征,利用行扫描方法对图像进行灰度累积投影与边缘图像跳变统计,再根据车牌区域的字符纹理特征及灰度值特征确定车牌的水平位置.利用列扫描方法对图像进行灰度累积投影,用形态学的方法对细长线条的过滤,从而达到对车牌进行准确的垂直定位.实验表明,这种方法取得了较好的效果,具有较高的实用性.     

基于字符边缘检测和颜色特征的车牌定位方法

针对复杂背景下车牌定位精度低的问题,提出一种基于字符边缘检测和颜色特征的定位方法. 针对图像中车牌区域含有的丰富边缘,首先进行垂直边缘检测,然后去除大量背景和噪声边缘,接着通过对垂直边缘的统计分析确定2个候选区,最后结合车牌的颜色特征确定最终的车牌图像区域. 实验结果表明,该方法准确率高,鲁棒性好,具有较大的实用价值.     

多尺度积角点检测和视觉颜色特征的鲁棒车牌定位算法

车牌图像包含的尺度、仿射变化及其复杂的背景是影响车牌定位准确度的重要因素。在高斯差（DOG）尺度空间框架下,笔者提出了一种基于多尺度乘积的角点特征和视觉颜色特征提取及其相融合的车牌定位算法。基于高斯差尺度空间的图像边缘信息,应用多尺度乘积分别提取具有尺度和仿射不变特性的角点和颜色特征,并在两特征融合结果基础上确定车牌位置候选区域;最后通过车牌区域特征点之间的距离及密集关系实现车牌的准确定位。对大量实拍的复杂环境下的车辆图像进行测试表明,该算法对车牌定位具有快速、高效的定位效果,且在噪声、仿射变换等方面的鲁棒性表现较好。     

基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位

针对目前车牌定位算法准确率较低、 定位速度慢等问题, 提出一种基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位方法. 该方法先利用彩色图像的颜色特征对车牌图像进行初步定位, 提取该颜色特征时不包含亮度信息, 有效克服了光照变化的影响; 再对Canny边缘检测算法进行改进, 提出一种新的梯度幅值和梯度方向一阶偏
导数计算方法及高、 低双阈值自适应确定方法; 最后利用多组车牌图像对所提算法的性能进行验证, 验证结果证明了所给方法的正确性和有效性.     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。     

基于HSV和MB_LBP特征的级联Adaboost车牌检测算法

车牌检测作为车牌识别系统中的重要环节,直接影响着车牌识别的准确度.为提高车牌的检测率和检测速度,提出了一种基于HSV颜色模型和多分块局部二值模式(MB_LBP)特征的级联Adaboost车牌检测方法.首先将车牌图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,统计蓝色像素占车牌总像素的比例,来构建第一层强分类器;其次对车牌字符样本提取MB_LBP特征,利用Adaboost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用Cascade结构检测法形成一种新的车牌检测算法.实验表明,本文算法有效的提高了车牌检测率和检测速度.     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。     

基于HSV颜色空间的候选车牌区域筛选算法

提出了在HSV颜色空间中,利用车牌区域的颜色特征,筛选车牌区域的新算法.该算法根据车牌4种不同底色对应的3个分量,分别统计出底色平均密度的阈值范围,并利用该范围,对候选区域进行筛选,以确定车牌区域.在筛选车牌区域时,重点讨论了车身颜色与车牌底色相近或相同、候选车牌区域的纹理和边缘特征及宽高比都接近的情况.实验结果表明,该算法能较好地对车牌进行准确定位.     

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。