基于伴生与互补颜色特征的车牌字符分割新方法

针对车牌区域的伴生与互补的颜色特征,提出一套字符分割的新算法.该算法利用定位到的车牌区域的原始颜色特征,直接进行字符及背景的提取,完成2值化过程,避免了图像处理过程中带来的误差,因此产生的噪声较少;最后利用垂直积分投影进行字符分割.对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,算法对车牌破损,污垢、铆钉及字符粘连、过饱和等造成的影响均不敏感,其准确性,鲁棒性及实用性均较好.     

基于垂直投影分割法的车牌图像的字符分割研究

车牌是车辆的唯一标识,其特殊性及重要性决定了车牌识别系统成为智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。本文设计了一种基于垂直投影分割法的车牌图像的分割研究,该分割法经过大量实验证明了其在准确率方面的优越性。     

一种车牌字符快速分割的改进算法

车辆牌照自动识别系统在桥梁、路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域有着广泛的应用.研究重点是系统中的牌照字符分割技术,在介绍了LLT快速分割算法之后对其进行了改进,并将其应用于牌照图像的字符快速分割,准确率得到了明显的提高.     

基于字符上下边缘的车牌校正方法

提出了一种基于车牌字符上下边缘的车牌倾斜校正方法.先将定位图像二值化,求出连通域,保留属于车牌字符的连通域;再根据字符连通域上边缘点集和下边缘点集分别拟合出上边缘直线和下边缘直线;若两直线斜率相差较小,则水平倾斜度可根据任一斜率算出;否则,分别按上边缘直线斜率和下边缘直线斜率在坐标轴上的投影,取投影少的斜率计算倾斜度;最后根据倾斜度进行旋转校正.实验结果表明,对车牌边缘线缺失、倾斜度大等不敏感,通过该方法校正后有效提高了字符分割和字符识别的正确率.     

基于颜色与投影特征的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的关键技术。定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。本文根据车牌的颜色特征和投影特征提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的定位方法,算法分为粗定位和精确定位。该方法较单一特征的定位方法有较好的通用性,可适应于不同背景、不同光照下的汽车图像,能够确定出车牌区域,准确率得到了较大提高。     

复杂背景下车牌的定位和字符分割技术研究

提出了一种基于数学形态学的多特征车牌定位方法和基于模糊模板匹配及垂直投影的字符分割算法,先通过形态学运算得到一系列候选区域,根据车牌的纹理特征从中找出车牌区域,再利用模糊模板匹配的方法找到字符区域,进而根据字符垂直投影进行单个字符分割.对大量的图片进行实验,结果表明该算法能够有效地解决复杂背景下车牌定位和字符分割困难的问题,具有较好的鲁棒性.     

基于最小面积法进行的车牌字符分割

本文首先对已定位的车牌进行旋转,接着进行灰度化及二值化处理,然后使用水平投影图进行去污,最后通过垂直投影图对车牌字符进行分割。在此过程中,通过计算最小面积进行最佳旋转角度的求取,较好的实现了旋转,保证了车牌字符的准确分割。     

基于边缘统计和颜色特征的车牌综合自动定位方法

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用，车牌定位是车牌识别中的关键步骤．本文提出一种基于车牌字符边缘统计和颜色特征的综合定位方法，可以有效地解决背景复杂的彩色图像中车牌定位的问题，该方法分为竖直边缘检测、边缘统计分析、车牌候选区定位、候选区筛选、车牌倾斜矫正，通过对垂直边缘的统计分析将邻近的边缘点进行连接，结合车牌的位置、颜色等特征对连接形成的块状区域进行筛选，而后对得到的车牌区域加以校正，最终输出易于分割的车牌字符图像．该系统包括从图像采集，到车牌分类、车牌文字区别等完整过程，适应性强．通过一系列实际采样图像的试验结果证明，该方法准确率高、鲁棒性好，能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要。     

一种基于特征点的车牌识别改进算法

车牌识别技术已经成为公路交通自动控制与管理(RTACM)以及智能运输系统(ITS)中的一个重要组成部分。提出一种基于特征点的车牌识别改进算法,利用车牌的纹理特征和形状特征定位车牌区域,采用垂直投影分割车牌字符,通过统计特征点进行字符识别。实验结果表明,该算法能显著提高由于拍摄角度引起的车牌图像中字符拉伸、变形等情况下的识别率,同时缩短了识别时间。     

车牌字符图像分割技术的研究与应用

通过对得到的车牌图像中字符分割方法的研究,提出了一种如何从车牌图像中切分出正确字符图像的方法.方法首先采用降低维数的投影方法进行初分割识别,再结合车牌图像的先验知识进行过宽和过窄块的处理,以提高车牌字符分割的正确率.方法在实际的智能车牌识别系统中得到应用.     

一种新的汽车牌照字符切分算法

充分利用车牌字符的局部与整体特征,提出了字符串的车牌相似度概念．并在此基础上提出了一种新的车牌字符切分算法．该算法将搜索连通区域切分与投影切分结合起来,通过聚类分析,遍历各种切分的可能情况,最终按照车牌相似度最大的字符串完成字符切分．实验结果表明,该算法有很好的可行性和有效性．     

一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法

车牌图像分割是车牌特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响到车牌识别的准确率。针对运动中的车辆牌照受天气等环境的影响,导致车牌图像存在不确定性和模糊性的特点,提出一种基于C均值模糊聚类的车牌图像分割方法,避免图像分割时的阈值设定问题。利用采集的原始车牌图像,在MATLAB7.0环境下进行分割仿真实验,实验结果表明,算法可以有效地去除干扰信息,突出车牌区域的图像特征,为后续的车牌定位、字符分割和字符识别提供重要保证。     

车牌图像自动识别系统预处理算法研究

车牌预处理是汽车牌照自动识别系统中的一个重要的环节,预处理的好坏直接影响到后面的识别结果.在开发一套实用的自动车牌识别项目的过程中,分析研究了车牌预处理的各个环节,对其中关键算法———倾斜校正算法、二值化算法、字符分割算法做了详细的研究.在大量试验的基础上,提出了一种基于区域滤波的预处理算法和一种改进的车牌倾斜校正算法,并用于工程实际中,取得了良好的效果.     

基于小波矩的车牌字符识别研究

牌照字符识别是车牌识别系统中关键的一步,而字符识别的关键在于有效特征的选取.小波矩是小波多尺度分析与矩相结合的新的视觉不变量,图像的小波矩特征能很好地反映图像的局部和全局特征,并且具有较强的抗干扰能力.但不同的小波矩离散化方法在性能上有很大的差异.在分析小波矩和矩快速算法的基础上,引入了一种新的小波矩离散化算法用于车牌字符识别系统,以车牌字符图像的小波矩作为特征量,结合改进的BP神经网络实现了车牌字符的识别,获得了很好的识别效果.     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别研究

分析BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。提高了车牌字符识别的正确率。     

基于边缘统计和颜色特征的车牌综合自动定位方法

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用.车牌定位是车牌识别中的关键步骤.本文提出一种基于车牌字符边缘统计和颜色特征的综合定位方法,可以有效地解决背景复杂的彩色图像中车牌定位的问题.该方法分为竖直边缘检测、边缘统计分析、车牌候选区定位、候选区筛选、车牌倾斜矫正.通过对垂直边缘的统计分析将邻近的边缘点进行连接,结合车牌的位置、颜色等特征对连接形成的块状区域进行筛选,而后对得到的车牌区域加以校正,最终输出易于分割的车牌字符图像.该系统包括从图像采集,到车牌分类、车牌文字区别等完整过程,适应性强.通过一系列实际采样图像的试验结果证明,该方法准确率高、鲁棒性好,能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要.     

复杂背景下的车牌定位方法

首先用同态增晰方法,对包含车牌字符区域图像增强,压缩其他区域图像,然后用遗传算法搜索众多可能区域,并最终确定字符区域.实验证明该方法对复杂背景下的车牌图像定位具有简单、快速、抗噪声能力强的特点.     

采用改进HSI模型的车牌区域检测和定位方法

为研制高性能实时车牌照识别系统,提出一种基于改进HSI模型的车辆牌照检测技术,依据转换后的车牌图像纹理特征设计了基于人工神经网络和投影算法的车牌区域检测和定位算法.结果表明,静态图片实验定位准确率98%,车牌检测率91%,得到了很好的车牌定位效果,静态图像处理速度为0.032s/幅,证明提出的定位方法可满足实时系统对识别速度的要求.     

一种基于模板匹配的船铭牌字符分割方法

字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤,提出了一种船铭牌字符分割方法.该方法首先进行图像增强、灰度化和二值化等图像预处理操作,采用了一种基于Hough变换和K均值聚类直线拟合算法校正倾斜变形的牌照图像,然后在分析船铭牌字符特点的基础上,采用一种快速的模版匹配结合垂直与水平投影法对船铭牌上的单个字符进行分割,提高了字符分割的速度和精度.实验结果表明,该方法能够对船铭牌字符进行准确分割,具有良好的鲁棒性和实用性.