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基于OTSU法的车牌自动定位技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
根据彩色图像RGB三色学原理及室间域的图像平滑算法中的Gauss低通滤波器对图像进行预处理,利用OTSU法来求取图像的阈值,并在此基础对图像进行二值化分割,图像分割是车牌自动定位技术中的基本问题之一,也是车牌自动识别过程中的关键步骤。实验证明:只要合理选择其该方法中的参数,正确率可达到95%以上,且处理时间小于0.5s。 相似文献
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车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理与识别的技术。本文着重介绍了车牌自动识别系统需要进行的几个基本步骤、关键技术以及主要应用方式,同读者共同探讨。[编者按] 相似文献
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基于颜色和纹理分析的车牌定位方法 总被引:81,自引:1,他引:81
针对复杂背景的车牌定位问题,提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型,首先在颜色空间进行距离和相似度计算;然后对输入图象进行颜色分割,只有满足车牌颜色特性的区域,才进入下一步的处理;最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断,并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法,它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少,而且,综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求,因而定位效果更好,应用范围更广。 相似文献
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车牌自动定位与识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种车牌定位与字符识别方法,该方法可有效地提高车牌的定位能力、字符识别率、识别速度以及识别系统的泛化能力。实验结果表明:该方法的识别率超过97%,能有效地识别各种车牌中的字符,满足实际系统的要求。 相似文献
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基于车牌底色识别的车牌定位方法 总被引:21,自引:3,他引:21
提出了结合汽车车牌纹理特征分析和颜色特征分析实现车牌定位的方法。以往的车牌定位技术主要是利用了车牌的纹理特征和形状特征,该文提出的方法是先进行纹理分析和形状分析,再进行色彩分析,从而尽可能多地利用车牌模式识别空间中的各种条件。得到边缘清晰整齐的尽可能小的车牌区域。这种方法明显地克服了单用纹理和形状分析时难以解决的车牌区域变大的问题。 相似文献
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基于边缘与SVM的车牌自动定位与提取 总被引:5,自引:1,他引:4
提出了一种将边缘与SVM相结合的车牌定位与提取的方法。首先根据字符的边界特征进行粗筛选,获得几个车牌候选区;然后使用SVM分类器进行字符与非字符分类;最后根据车牌特征实现定位与提取。实验表明,该方法取得了良好的效果。 相似文献
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车辆牌照的快速定位是实时自动识别技术中关键的一步.利用车辆牌照尺寸和纹理特征,提出了给予边缘检测和投影法相结合的牌照定位算法,以及给予二值化和投影法结合的牌照定位算法,实现了对车牌的准确识别. 相似文献
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车牌定位是汽车车牌识别的一个重要的环节,在研究汽车车牌定位的过程中,发现了一种可以快速定位汽车车牌的新技术。针对蓝底车牌不反射蓝色光的特点,提出了一种基于彩色图像蓝色通道进行车牌定位的算法,算法首先根据蓝色通道数值过滤其它通道的颜色,使用几何形态检测技术对过滤后的图斑依次进行检测,最后剩余的区域极为车牌区域。实验证明该方法能够快速的查找到图像中车牌的位置,法计算量小,速度快。适合在实时性要求高的场合使用。 相似文献
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针对不同尺寸车牌图像的定位问题,提出了一种新的自适应车牌定位方法.该方法首先根据车牌区域的共性来提取图像的纵向边缘;然后由车牌区纵向纹理和边缘密度等特征,采用一系列步骤自适应去除干扰边缘来保留类车牌特征区域;最后通过横向形态学运箅使类车牌区闭合,以有效地克服以往形态学结构元素难以随车牌尺寸变化自适应选取的问题;同时提出了根据场景实际情况,选用灰度调整和颜色来判别模块的观点.通过实际场景中大量车牌样本的验证结果表明,该算法不仅准确率较高,而且自适应性良好,具有实用价值. 相似文献
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边框受损牌照的方位确定与字符分割 总被引:3,自引:0,他引:3
管庶安 《计算机与数字工程》2005,33(10):28-30
许多车主用不锈钢圈包护牌照,导致牌照的边缘遮没,字符与包围圈粘连.图像中牌照的方位确定、字符分割遇到困难.对此,提出基于动态RGB阈值的背景与字符分割方法,并结合hough变换和字符位置排列特征,较好地解决了上述问题. 相似文献
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利用形态特征的汽车车牌图像分割方法 总被引:14,自引:3,他引:14
由于光照条件的不同,采集到的汽车图像背景复杂,车牌部分灰度变化不均,因此很难找到一种通用的汽车车牌分割方法.提出一种基于形态特征的汽车车牌图像分割方法.实验证明,该方法具有很强的抗干扰能力,算法简单、速度快,能有效地从复杂背景中将车牌字符分割出来. 相似文献
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基于神经网络的车牌识别技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
汽车牌照识别技术研究与实现一直是现代化交通发展中倍受关注的问题,也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。本文深入研究了基于神经网络的识别技术,提出了一种基于多个神经网络的字符识别方法,实现了车牌字符识别。 相似文献
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车牌识别系统中,环境因素对图像的影响很大。如果视频监控设备可以根据不同的光照变化自动进行调节,保证全天候24小时都能达到良好的效果,那么将会更加完善智能交通系统,并使其发挥更大的作用。文章就摄像头自动控制提出了解决方法。 相似文献
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郑雪 《数字社区&智能家居》2014,(7):4541-4543
针对智能交通管理系统中的车牌识别问题,提出应用图像处理技术对汽车的牌照进行识别。车牌定位(LPL,License Plate Location)、车牌分割(LPS,License Plate Segmentation)、车牌识别(LPR,License Plate Recognition)是实现车牌识别系统的最主要的三个部分。先采用HSV模型和RGB模型识别与分割彩色图像,并初步定位车牌图像;再采用radon变换实现车牌的倾斜校正,用投影法对车牌进行定位和分割;最后通过语音读出识别到的车牌信息。通过MATLAB编程进行实验仿真,结果表明利用图像处理技术能够快速地识别出汽车牌照,是一种研究车牌识别的有效方法。 相似文献
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针对现有的车牌定位的各种局限性,本文提出了一种基于图像二维区域能量的车牌定位算法,给出了该算法实用公式,并给出了基于图像能量的车牌提取算法以及车牌区域的验证方法。该方法充分利用了车牌的纹理复杂、对比度鲜明、外型规则等特征构造能量图像,并对原有的能量算法进行了改进。其明显的优点是可以避免直接对图像进行二值化时阈值难以确定的问题以及光照情况对颜色的影响。大量的实验表明,该算法不仅简单、快速、准确率高,而且对车牌区域的噪声有很好的抑制作用。 相似文献