一种基于纹理和颜色综合特征的车牌定位新方法

根据车牌纹理及其几何形状的特点,提出了一种基于区域生成的车牌图像定位新方法,该方法灵活有效,通用性强,同时可以根据需要反复分割,直至取得最好效果;另外提出一种新的色彩分割方案,根据车牌的颜色特征在车牌区域内进行色彩分割,进一步地精确定位车牌区域,使得本方法不仅定位准确度高,而且分割精确度也很好。     

一种基于区域熵值的车牌定位方法

因搜索空间太大,现有的车牌号码识别系统所采用的图象分割方法一般说来效率较低。为此,本文提出了一种基于区域熵值的车牌定位方法,可快速判定车牌的粗略位置与颜色,即得到一个属于车牌区域的参考点和车牌的背景色,从而使得随后的图象分割仅在该参考点的周边区域进行,大大缩小了搜索空间,提高了效率。     

一种精确高效车牌定位算法

车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌识别系统的核心技术之一。本文提出一种精确高效的车牌字符定位算法,该算法采用差分来描述灰度变化进行初步定位,并对不同类型的车牌使用不同的二值化处理方法。实验表明,该算法快速有效。     

基于纹理特征的车牌定位方法

提出了一种基于纹理的车牌定位方法。首先提取汽车图像的边缘,再连接水平方向上距离较近的边缘点,通过数学形态学操作形成若干候选区域,然后根据水平方向边缘线段长度和投影直方图进行精确定位,最后根据尺寸判断候选区是否为车牌。实验结果表明,该算法定位准确率能达到93.7%,平均定位时间为435 ms。     

一种基于垂直纹理特征的车牌分割方法

根据车牌区域具有丰富的垂直纹理这一主要特征,提出一种基于垂直纹理特征的车牌分割新方法。实验表明：该方法能够准确地完成车牌区域的分割。     

一种基于纹理特征抽取的车牌定位预处理方法

研究了车牌区域的字符和边线纹理特征,改进了传统的Sobel算子,以求更好地提取车牌区域的45°,135°方向的边缘纹理;同时设计了两种模式滤波器,以滤除不具备车牌纹理特征的噪声纹理。实验结果表明,该预处理方法很好地突出了车牌区域的纹理特征,有利于快速、准确地定位出车牌所在的区域。     

一种车牌识别系统中的混合车牌定位方法

提出了一种新的粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法.首先采用一种基于垂直边缘和车牌句法的车牌粗定位算法,确定车牌候选区域,剔除伪区域,粗定位可以快速地将车牌从原始车辆图像中截取出来,同时精确确定车牌的上下边界.然后再进行基于旋转差分投影的车牌水平精确定位与倾斜校正,由于水平定位和倾斜校正同时进行,提高了水平分割的精度并降低了定位时间.实验表明该混合方法能快速、精确地进行车牌定位,有效地解决了复杂背景下的车牌定位精度不高的问题,同时对模糊车牌具有很强的抗干扰性.     

一种新的车牌定位方法

该文提出一种基于颜色与纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行颜色分割,提取并强化目标颜色,然后提出一种专门针对车牌颜色的灰度化方法进行灰度化处理,最后进行区域生成,分割并定位车牌。实验表明算法效果好,速度快,尤其是提出的灰度化算法较标准灰度化算法效果更明显。     

一种基于灰度图像的车牌定位方法

采用粗定位—倾斜矫正—精确定位三步结合的方法实现车牌定位,克服了由于拍摄角度问题带来的倾斜车牌定位不精确的问题,减少了计算量,继而提高了车牌定位技术中后续的字符分割和识别的精确性。     

基于车牌字符笔画特征的快速定位算法

针对车辆图像分割困难,车牌位置定位不准等问题,提出了一种新的车牌快速定位算法。该算法通过对车牌一维字符笔画特征搜索,能够快速地定位车牌。试验表明该算法定位速度快、准确定位率高。     

彩色汽车图象牌照定位新方法

汽车牌定位是一个公认的较难解决的图象侵害问题。目前已经实现的分割主要局限于灰度图象,且定位效果仍易受阴影和光照等条件的影响。为解决彩色图象牌照定位问题,提出了彩色图象边缘检测算子ColoPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法ColorLP,其充分利用了颜色信息和牌照特点。ColoPrewitt算法简单,全面作用在颜色空间的3个分量上,在彩色牌照定位的边缘检测中具有传统算子无法比拟的优势,实验表明,检测出的牌照区域完整,且与背景易于进一步剥离,由此可见,ColorLP定位牌照区域准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的牌照定位,且通过性较好。     

基于图像的车牌识别

基于图像的车牌识别是图像识别领域的重要研究课题之一。本论文采用MATLAB编程实现该车牌识别系统,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。首先,对图像进行预处理。其次,采用了一种结合字符边缘和形态学的车牌定位算法。接着,根据分割出的车牌区域,采用一种水平和垂直投影相结合的车牌字符分割法,完成单个字符的分割。最后,运用模板匹配的方法实现字符识别。     

基于水平梯度和形态学分析的车牌实时定位方法

车牌图像定位是车牌照识别系统的关键,该文提出了一种在高速公路复杂背景下的车牌定位与车牌字符分割方法。该方法利用水平相关特征、车牌区域的梯度形态特征和车牌配色特征进行车牌定位,并利用车牌的结构特征采用多尺度模板匹配方法切分车牌字符。实验表明该方法在复杂背景下具有较好的定位切分效果和较强的鲁棒性。     

一种基于纹理的快速车辆牌照分割方法

主要针对车辆牌照自动识别系统中的一个重要功能块——车牌分割，提出了一种基于车牌字符串纹理特性的车牌快速定位方法。试验结果表明，此方法快速地搜索车牌并准确定位，便于下一步的字符分割和识别。     

基于移差扫描和窗口搜索的车牌定位方法

车牌定位一直是车牌自动识别系统的瓶颈问题。为了提高车牌定位的速度和准确率，提出一种简单、实用的车牌定位方法。该方法是针对汽车图像多水平纹理的特点，首先对图像进行水平移差、边缘锐化等预处理增强车牌区的纵向纹理，然后采用窗口搜索的方法找出车牌区，并结合车牌先验知识准确定位车牌。该方法对于在任何光照下，倾角小于15°的车牌图像进行实时定位均具有很好效果。     

一种新的基于二值面积形态学的车牌定位算法

车牌定位是车牌识别中的关键步骤,传统方法对车牌图像的要求较高,存一定程度上影响了车牌的识别率.提出了一种新的基于Renyi熵和二值面积形态学的车牌定位算法.首先用一维Renyi熵最小差值法将车牌灰度图像二值化,然后计算车牌图像中连通区域的面积,根据车牌图像的实际情况确定面积阈值,用二值面积形态学的开运算和闭运算去除噪声,最后实现车牌的精确定位.仿真实验结果表明此算法不仅定位精度高,运算简单,而且能够有效地滤除噪声.     

汽车牌照定位技术研究

在车牌自动识别系统中,车牌定位的准确度是决定系统性能的关键因素之一。该文提出了一种将彩色图像边缘检测技术与BP神经网络相结合的车牌定位方法。通过选取合适的预处理算法和抽取适当的特征使算法具有很好的准确性、适应性和实时性。