基于数学形态学和颜色的车牌定位

针对图像中车牌区域含有的丰富边缘,首先进行边缘检测,接着运用形态学方法进行图像平滑,然后通过二值面积形态学方法确定候选区域,最后结合车牌的颜色特征确定最终的车牌图像区域.仿真实验结果表明,该算法定位精度高,鲁棒性好,具有较大的实用价值.     

一种有效的车牌定位方法——数学形态学和字符边缘特征相结合的车牌定位方法

汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。从而实现了车牌图像的准确定位。     

基于数学形态学与HSV颜色空间特征的车牌定位

车牌定位是车牌自动识别系统的关键,算法首先将彩色图像进行灰度化、中值滤波去噪、边缘二值化一系列的预处理;然后,运用数学形态学基本运算选定若干个候选区域;最后基于HSV颜色空间特征,结合数学形态学所选的候选区域,扫描出车牌区域并进行裁剪。     

基于颜色和纹理综合特征的车牌定位方法

提出了一种基于颜色和纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行色彩分割,然后进行区域生成,最后从中分割出车牌。实验结果表明算法效果好、速度高,而且适用于对有噪声及复杂背景的车牌图像进行分割。     

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.     

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。     

车牌定位技术研究

车牌识别是智能交通系统的重点研究方向之一,车牌定位是车牌识别的重要技术环节。笔者研究了基于canny算子的边缘检测和数学形态学运算的车牌定位算法,并对算法进行分析验证。结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别。     

基于数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,为了能对汽车牌照精确定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法。首先利用中值滤波方法对汽车图像进行消噪处理,然后用迭代阈值选择法将图像进行二值化,并运用数学形态学的膨胀、腐蚀对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值等进行综合分析,准确定位车牌区域。实验结果表明,该方法简单易行、准确率高、并且具有一定实效性,可用于对实际车牌图像的准确定位。     

一种实用的车辆车牌定位系统

本文介绍了一种实用的车辆车牌定位方法,主要通过对车牌图像的边缘检测、阈值分割、数学形态学处理等算法和投影法定位完成对车牌图像的定位。实验结果表明该方法简单,车牌识别率高,具有一定的实用价值。     

XYZ空间与小波能量特征融合的车牌定位

针对复杂背景情况下的车牌定位问题,给出了一种融合了小波高频能量的方法。首先利用CIE-xy色品图进行颜色分割,找到符合车牌底色的候选区域。然后对候选区域进行数学形态学滤波,消除不必要的干扰。接着利用车牌特有的结构特征剔除明显不符合车牌特征的候选区域,提取符合条件的候选区域进行小波变换,由于车牌区域有着丰富的垂直方向纹理信息,因此比较候选区域的垂直高频能量,能量最高者即为初步选定的车牌区域。最后利用区域选择时的垂直方向小波变换系数对选择区域进行重构,并验证选择结果的正确性,如果为非车牌,则进行二次定位。该方法有效的解决了车身颜色与车牌底色相近时定位困难的问题。对各种条件下拍摄的225幅含有车牌的图像应用该算法,定位准确率达到98.2%。     

车牌定位和分割的一种综合方法

提出了一种基于颜色空间和字频统计结合的车牌分割方法.该方法是在HSV彩色空间中,充分利用车牌图像提供的彩色信息,构造出5级灰度图,然后采用数学形态学、字频统计方法进行分析和判断,确定并分割出汽车牌照.该方法不受车牌大小、位置以及车牌的背景和光照条件等方面的限制,适用范围广.实验表明,该方法符合人类的视觉特征,效果好,精度高,对含噪声图像也能有效分割.     

基于形态学梯度差的车牌定位算法

在分析和研究目前较有代表性的车牌定位的算法基础上,提出一种基于形态学梯度差的定位算法,利用最大梯度差检测可能文字图像行,经合并后形成文字图像区域,以达到定位、分割的目的.     

基于纹理特征与颜色对信息的车牌定位方法

介绍了利用纹理特征和颜色对信息建立了对车牌进行定位的算法,阐述了其算法流程,并探讨了该方法的优势与不足之处。     

基于车牌颜色变化剧烈特征的彩色车牌定位新方法

车牌定位是车牌识别的首要问题,目前已实现的定位主要局限于灰度图像,且定位效果较易受阴影和光照等条件的影响.为解决此问题,笔者提出加强车牌区域、找出变化点并扩大的方法.该方法首先根据HLS模型对车牌区域进行了颜色加强,然后根据车牌区域颜色变化频率快、车牌宽高信息等特征对车牌进行判断.该方法定位准确率高,适于各种光照条件.     

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%.     

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。     

基于彩色分割的车牌自动识别技术

提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法．该方法由彩色分割、目标定位、字符识别及后处理模块组成．采用多层感知器网络（ＭＬＰＮ）对输入彩色图象进行彩色分割,通过投影法分割出潜在的车牌区域并进一步切割出字符,由多级混合集成分类器给出字符识别的初步识别结果及置信度,经后处理得到最终结果．该方法识别正确率高、鲁棒性好,车牌定位正确率达９８．６％,字符识别正确率达到９５％以上,具有很好的实用技术指标．     

基于角点检测和边缘提取的车牌定位方法

车牌定位技术是实现车牌自动识别的关键技术之一。根据车牌藉征,设计了一种基于角点检测和边缘提取的车牌定位方法。该方法首先对原始图像进行阈值分割,其次采用数学形态学方法增强车牌边缘,接着利用角点检测方法对车牌进行粗定位,最后通过边缘提取来实现车牌图像的精定位。通过实验分析,证明该方法定位效果较好。     

一种汽车牌照图像分割的新方法

采用距离变换方法对由目标像素和背景像素所组成图像中的所有像素，找出目标像素到其最近的背景像素的距离，经过变换映射得到汽车牌照的几何信息。最大限度地利用了图像的几何位置信息，可使信息损失率最低。该方法对噪声、光照变化、牌照缺损、倾斜及变形等情况不敏感。本方法中采用的灰度变化与传统的二值化方法不同，它克服了传统二值化方法中由于域值选取不当而带来的后续处理时的种种弊端。     

机动车辆牌照自动定位算法研究

受光照、车型及周围景物的影响 ,将牌照从复杂背景中定位出来具有较大的难度 ,经典的定位方法不适用于此种场合 为寻求有效的解决途径 ,笔者对定位算法进行了探讨 提出了快速Bernsen二值化方法 ,用以将灰度原图二值化 采用复合极值形态滤波去除不符合牌照形状特征的线条 ,以顺序连通成分标记法标记字符区域 ,再根据牌照的纹理特征去除非法区域 ,然后对剩余区域进行模糊评判 ,选择最优 ,最终得出牌照区域 实验结果说明该算法是有效的 ,并且定位后的牌照字符完整 ,有利于下一步的字符切分和识别