一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

一种有效的水表数字图像二次识别算法

针对远程水表抄表系统中的水表数字识别问题,提出一种有效的水表数字图像二次识别算法.在识别之前,先对水表图像进行前期处理以获得单个字符图像.基于模板匹配的思想,该算法首先将待识别字符与模板只进行有效信息区比较,得到一次识别匹配系数;然后进行基于数字字符特征的匹配,得到二次识别匹配系数,最后取2次匹配系数之和最大者为最佳匹配.对于半字识别,在变化字长模板匹配的基础上,提出匹配权重的概念,并结合上下半字连续这个先验知识,将待识别半字图片分别与各个模板匹配,取匹配系数最大者为最佳匹配.实验结果表明,所提方法简单有效且识别率很高,获得了满意的效果.     

汽车轮胎号识别中的预处理问题

为便于对汽车轮胎号字符图像进行识别,对其进行一系列预处理．着重研究胎号图像预处理中的增强、降噪及二值化问题．提出一种将邻域均值滤波法和中值滤波法相结合的图像降噪算法,采用该算法能保护图像边缘和细节．提出一种基于经验知识的改进Otsu算法,可缩小Otsu算法搜索阈值范围,减少计算类间方差的次数．结果表明,胎号增强图像比原始图像清晰,降噪后字符图像边缘不模糊,胎号字符二值化速度得到提高,二值化效果也很好．     

基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

纸币号码识别技术研究

本文主要研究了号码图像的预处理方法,包括有号码图像粗定位、图像的二值化、噪声去除等,并以实验分析为基础,经过对模板匹配算法与特征分析算法的研究比较,提出一套具有低时间开销和高识别率的号码字符的综合识别算法。     

手写数字字符的边界特征提取

为提高图像质量,研究手写数字字符的边界特征提取技术.设计了一种图像预处理方案,给出了灰度化和二值化的具体算法公式,主要运用Roberts算子、维纳滤波和形态学处理三种算法成功提取出了手写数字字符的边界特征,字符边界清晰,内部饱满无空缺.该图像预处理方案为正确分割字符打下了良好的基础.     

基于结构特征的快递单手机号码识别算法研究

对基于结构特征的数字识别方法进行了改进,首先根据投影法准确定位出数字区域,接着对图像进行预处理、二值化、区域定位及字符分割等操作,最后根据数字结构特征对字符进行分类和识别.该方法不需要对图像进行倾斜校正、亮度调整、去噪等操作,节省了大量时间.实验结果表明,该算法准确率达到98%,耗时仅为5.52ms,满足实时性要求.     

工程图形扫描图像中的尺寸字符提取与识别

给出了一种提取与识别工程图形扫描图像中的尺寸字符的方法，提出了几种简便，易于抽取的字符结构特征，能有效地识别工程图形扫描图像中的手写字符。该方法已成功地应用到工程图形扫描输入后的智能识别软件ＣＩＲＳ５。０中，字符提取及识别率达到９２％以上。     

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。     

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%。     

EAN-13条码图像整形方法分析以及模块中值法的理论研究

在数字图像识别条形码过程中,整形是很重要的环节。分析了EAN-13条码采集并二值化后图像的噪音特点,结合EAN-13条码的构造,从理论上研究了模块中值法。这是一种利用条形码的构造特点,降低二值化后图像噪音,并易于后续条形码识别的整形方法。     

基于边缘增强的红外图像二值化算法

提出了一种基于边缘增强的红外图像二值化算法。通过对自适应形态学边缘增强方法的改进，使得二值化结果有效地保留了红外图像的边界特征，是一种有效、实用的图像二值化方法。     

灰度文本图像自适应二值化滤波算法设计及应用

将自适应滤波与局部阈值二值化有机结合起来,提出自适应二值化滤波算法,旨在将淹没在噪声和失真中的灰度文本图像的二值图像信息通过滤波的方式恢复出来。采用改进的大津法计算局部阈值,对滤波结果进行二值化。依据二值化的结果估计滤波的误差,并调整滤波器参数。实验结果表明该算法克服了光照不均和噪声对灰度文本图像二值化的影响,得到了较理想的二值图像。     

基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现

本文利用Otsu算法二值化车牌图像的技术,给出了Otsu算法的原理,以及对车牌灰度图像进行二值化处理的方法原理;最后用MATLAB来实现车牌图像二值化的效果。     

用于步态识别的行人轮廓提取

采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型,通过原始图像和背景模型差分获得前景图像,再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作,为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法,总结出Kapur熵阈值选取法的优越性.     

基于二维条码的指纹特征信息隐藏方法研究

提出了一种将指纹特征信息隐藏在二维条码中的指纹信息保护方法．利用指纹图像的方向信息和频率信息确定二值化的阈值，采用PDF417条码的编码、译码技术实现指纹图像的预处理和特征提取，并将提取结果嵌入到二维条码中，当对指纹进行认证时，从二维条码中读取数据并解码，得到存储的指纹特征信息，从而达到认证、鉴别的目的．实验结果表明，所提方法可提高指纹特征信息的安全性，且识别、认证效率比较高，实现了指纹特征信息的远距离安全传输和高速录入，以及在线、离线的认证．     

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。     

仪表图像二值化技术研究

仪表读数识别是智能抄表系统的重要组成部分，而仪表图像二值化是实现仪表读数识别的前提与基础。由于仪表图像在采集时，受工作环境和采集条件影响，采集质量较差。通过对采集图像处理与分析，找到了适合的二值化方法，提高了二值化效果。     

基于Gabor相位的指纹图像细化算法

利用复数形式的Gabor滤波器, 在对指纹图像进行增强的同时, 得到增强图像的相位, 再利用边缘检测的方法提取相位图中的跳变区域, 直接得到脊线的细化结果。此方法不同于传统的模板匹配的细化算法, 不需要对图像进行二值化, 减少了中间步骤, 从而提高了细化速度和细化结果的准确性。实验结果表明此方法具有更短的细化时间和更好的细化效果。     

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。