基于OpenCV的车牌定位方法

提出一种基于开源视觉库OpenCV从复杂环境中准确定位车牌的方法.利用车牌的颜色特征,将原图像分别在HSV颜色空间和RGB颜色空间下处理得到两幅二值图像;根据这两幅二值图像的纹理特点,在HSV颜色空间下得到的二值图像定位出车牌的上下边界,再按照定位出的上下边界坐标从RGB颜色空间下的二值图像上水平切割出车牌区域;根据车牌的几何特征,从切割出的水平区域中得到精确的车牌区域.实验结果表明,该方法能够快速、准确定位出车牌,还具有很强的抗干扰性.     

基于嵌入式Linux和OpenCV的车牌定位方法

针对光照不均匀图像中的车牌定位问题,提出一种基于嵌入式Linux和OpenCV的车牌定位方法。根据车牌特征,分别在HSV和RGB颜色空间对原始图像做直方图均衡化、二值化等预处理,得到两幅二值图像;根据字符跳变规律,在HSV颜色空间得到的二值图像中定位含有车牌的候选区域,在RGB颜色空间得到的二值图像中逐个提取候选区域并进一步确定车牌边界,从而提取车牌。实验结果表明,该方法能够对复杂背景和光照不均匀时的车牌图像做准确定位,在抗干扰性和灵活性两个方面性能均有显著提高,具有一定实用价值。     

一种RGB颜色空间中的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统的关键。为了快速准确地进行车牌定位,提出了一种新的RGB颜色空间的车牌定位方法,该方法包括颜色特征提取、特征图像的二值化、形态学连通去噪、车牌候选区域检验4个步骤,同时针对传统颜色特征提取对光照变化敏感的问题,提出了一种不包含亮度信息的颜色特征提取方法;对于车牌候选区域的检验摒弃了常用的易受图像尺寸及图像分辨率影响的区域面积、宽高比、矩形度等几何特征,而是采用车牌字符数及字符排列的规则度作为判定的依据,并由此设计了一种车牌字符规则度的计算方法,用来检验车牌候选区域。通过对包含不同尺寸、不同光照条件的605幅图像进行车牌定位的实验表明,成功率超过96%,可见该颜色特征提取方法对光照变化不敏感,该车牌检验方法可适用于各种不同尺寸图像的车牌定位。     

基于颜色空间和投影技术的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的核心技术之一.本文采用基于色调H、饱和度S、强度Ⅰ空间(HSI颜色空间)和亮度Y、色彩U、饱和度V空间(YUV颜色空间)的车牌初定位方法,去噪处理后通过水平投影和垂直投影精定位,并用Radon变换校正倾斜的车牌.该算法可有效定位四种不同底色的车牌并倾斜校正,算法简单易实现,并能克服光照等因素影响,在阴天、雨天等复杂环境下具有较好的定位效果.     

自然复杂环境中基于颜色的多车牌定位研究

为解决自然复杂环境中车牌的定位和识别问题,提出了一个结合车牌颜色特征、灰度特征、几何形状特征的通用车牌定位方法,并首先根据中国车牌的颜色特征,提出了一种基于距离的颜色分类方法,解决了颜色分类的基本难题;然后采用行扫描及线段分析的方法得到车牌底色所在的矩形区域;最后将可能的车牌区域统一转换成底色为黑色,字符颜色为白色的二值图像,再利用灰度特征进行验证,并分割出车牌区域.采用自然复杂环境中拍摄的图像对新方法进行验证的实验表明,与其他方法相比,新方法可在一定限度内自适应车牌的类型、大小、数量和方向,并对汽车在图像中的位置以及图像背景的限制较少,是一种适用性较强的方法.     

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HSI空间的车牌字符分割

本文提出了一种基于车牌的HSI颜色空间来识别车牌类型再分别进行切割的方法。本文在HSI颜色空间中利用树形判决结构,对车牌的类型进行判别,再基于投影法和车牌每符规则的分割方法。对车牌图像进行投影分割寻找边界．以定位字符区域。     

基于彩色分量垂直边缘检测的车牌定位新方法

考虑车牌本身特征,选择HSV和RGB颜色模型,并对每个分量的贡献值进行分析研究;选取一种有利于车牌提取的颜色空间及一组空间分量的权重值,利用设计的垂直方向算子得到车牌边缘信息,设计了一种阈值选取方法进行二值化处理,最后使用投影积分方法进行车牌细定位。通过各种情况下在卡口获取的200幅车辆实测图像进行测试,车牌定位的准确性和鲁棒性都较好。     

一种新型自适应环境光照的车牌定位算法

为解决在不同光照环境下车牌的适应性定位问题,同时解决基于颜色定位的方法普遍存在的车身颜色与车牌颜色相近,以至于难以区分的问题,分析了不同光照下的车牌图像在HSV空间的分布特性与图像亮度等参数关系,结合车牌的混色分布特点、RGB与HSV空间变量转换关系,提出了一种可直接对RGB空间进行处理、能适应光照环境的快速车牌定位算法;实验结果表明,提出的定位算法对光照不足、环境光不均匀等复杂条件下获取的蓝白车牌图像具有很高的定位可靠性。     

基于纹理和颜色的模糊车牌的增强与定位

针对汽车牌照自动识别系统中图像效果差的问题,本文提出了一种基于盲解卷积的增强算法,并给出了一种纹理和颜色分析相结合的车牌定位方法.该方法利用车牌字符具有明显竖直纹理的特征,经边缘检测获取垂直边缘图,结合形态学及车牌固有特征,确定疑似牌照区域;同时在HSV颜色空间进行颜色分割,提取出满足车牌颜色特性的区域.实验结果表明,在车牌图像失真的情况下,该方法能够快速有效地实现图像恢复和车牌定位.     

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％。     

车牌定位常见方法介绍与分析

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题,是近年来研究的热点。许多国内外学者研究发展了许多车牌定位算法,大体可分为基于纹理特征分析方法,基于边缘检测方法,基于数学形态学定位方法,基于小波分析方法以及基于彩色图像定位方法。本文对目前比较常见的几种车牌定位方法进行了简要的介绍,并对它们各自的优点、缺点进行了分析和比较。     

基于颜色相似度的车牌定位算法

针对车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,提出了一种新的车牌快速定位方法。该方法是在HSV模式下进行的,首先在颜色空间下,对车身的每一行颜色进行相似度的计算,再将相似度大于阈值的颜色去除,然后进行水平与垂直投影,同时利用车牌位置、长宽比例信息,精确地定位出车牌。这种方法对不同光照条件下,不同颜色的车辆,不同颜色的车牌均具有良好的适应性。实验表明该方法定位准确,运算速度快,能满足实时性要求。     

一种基于数学形态学的汽车牌照提取算法

定位汽车牌照在车牌识别应用中是很关键的一步。作者提出一种基于数学形态学的新方法,以车牌宽度和高度,车牌字符高度及字间宽距等信息为依据来设计一种新的结构元,通过对汽车边缘图像进行形态学运算,能从图片中得到包含汽车牌照的侯选区域,最后基于汽车牌照纵宽比等固有特征,采用连通域体态分析,对包含车牌的多个侯选区域进行去伪,得到真正车牌区域。通过对大量汽车图片实验,验证了该方法的有效性。     

车牌目标的自动定位技术

车牌识别问题是当前国内研究的一个热点方向，它的研究成功对车牌控制、运输安排等有着重要的应用价值。为了解决在车牌识别中的首要问题--车牌的自动定位技术，根据车牌目标在图象中的成像特点，提出了基于投影不变性的车牌自动检测定位方法，在车牌歪斜角度不大的情况下，成功地从复杂背景中检测定位出了车牌，通过现场实际测试，该方法取得了较好的定位识别效果。     

基于FCM颜色聚类的车牌定位方法

提出了一种基于FCM颜色聚类的车牌定位方法。首先应用高斯差分算子对图像进行二值化;其次进行中值滤波;然后利用形态滤波,基于车牌的结构特征进行车牌的粗定位;最后基于FCM颜色聚类进行车牌的精定位。对各种条件下采集的250幅车辆图像进行实验,定位率在98%以上,同时该算法对光照影响有很好的鲁棒性。     

基于纹理及颜色特征的分级车牌定位方法

智能车牌定位是一个经典而又具有重大使用价值的课题.针对现实生活中车牌的纹理及颜色特征,提出综合利用纹理信息及颜色信息实现车牌的快速定位.先充分利用纹理特征,结合隔列处理思想和类投影技巧,在将原始图像连续的纹理信息空间转换成离散的短线条信息空间后,统计预处理过程中的短线密度,取密度最大区域,即为车牌所在区域,实现初步定位,再在初定位的区域结合车牌底色先验知识,延展初定位区域,进行颜色匹配,进而可以实现精确车牌定位,方法解决了仅仅依靠颜色信息或纹理信息车牌定位准确率低的问题.算法定位速度快,鲁棒性性强,准确率高,在现实中有很强的实用性.     

基于扫描线和特征筛选的车牌定位快速算法

以对车牌识别准确率影响最大的车牌定位技术为重点,研究并提出一种基于扫描线和特征筛选的车牌定位算法,该算法先记录并分析二值图像中相邻水平扫描线上的跳变点信息,确定出候选车牌区域,再根据车牌特征筛选,最终确定车牌区域.对113幅不同车型的图像进行测试,结果表明,去噪处理对定位准确率有很大影响,当车牌倾斜角度小于5°、且经过去噪处理时,定位准确率超过90%,定位时间小于0.9s.     

按综合特征实现车牌快速定位

研究在复杂背景图像中快速定位车牌的方法。综合利用车牌的字符和背景特征,采用求最频值算法,结合分格和形态学操作,有效地排除了背景干扰,较好地实现了车牌的定位。     

基于多重特征和SURF算法的车牌定位研究

针对利用SIFT算法进行车牌精确定位时执行时间较长的问题,提出一种基于多重特征和SURF算法的车牌定位算法。在HSL颜色空间得到车牌候选区域,结合车牌几何特征与纹理特征筛选候选区域并按设定的规则标号;按序提取车牌标号候选区域,并用SURF算法对候选区域精确定位。实验结果表明,SURF算法与SIFT算法相比,在定位准确率相同情况下减少了运行时间,能满足实时性需要。