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．     

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。     

汽车牌照自动识别系统的设计和研究

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术.车牌识别包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别等5个核心部分.这里提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力.该方法可以解决在有噪声和光照恶劣情况下车牌定...     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段：首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段：针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用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。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC＋＋6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

车牌提取方法研究

提出了一种基于模糊边缘检测和纹理特征的牌照提取方法。首先由投影法确定车牌候选区域，然后由12个边缘模板计算每个候选区域中边缘两侧的平均灰度差，并作出灰度梯度的二维直方图。据此确定每个候选区域模糊边缘检测中广义渡越点的值。然后根据车牌区域特点来提取牌照。经测试，该算法简单快速、定位准确，为后继字符分割和识别做了较好的预处理工作。     

VLPRS中车牌定位技术的研究与实现

车牌定位是车牌识别系统(VLPRS)中的关键技术之一.车牌区域的正确定位是后续字符分割和识别的基础.为了有效实现车牌区域的定位,在车牌的先验知识及车牌图像特征的基础上,应用接近人眼视觉系统的HIS技术实现车牌区域的粗定位,结合车牌处纹理特征丰富的特点,实现车牌区域的精定位.对不同光照和背景下的图像的实验表明,该方法定位准确,有一定的实用价值.     

基于小波空间的车牌字符识别算法

根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,以小波空间作为车牌字符识别的特征空间,用小波系数能量和熵的动态阈值提取车牌字符相应的统计特征并作为BP神经网络的输入进行识别.实验结果表明该算法是一种切实可行、准确高效的方法,对复杂背景下拍摄的汽车牌照识别具有很好的鲁棒性.     

基于肤色分割和改进的AdaBoostSVM算法的人脸检测

为了提高人脸检测的速度和精度,提出了一种基于肤色分割与改进的AdaBoostSVM算法相结合的人脸检测方法。首先在YCgCr空间通过计算肤色相似度进行肤色分割,进而得到候选的人脸区域。然后,针对人脸检测中正负样本的非对称性对AdaBoostSVM算法进行改进,并用改进的AdaBoostSVM算法对候选人脸进行检测验证。实验结果表明,该方法改善了人脸检测性能,提高了检测速度,能够在复杂背景下进行快速而且较为准确的人脸检测。     

胶质母细胞瘤多模态磁共振图像自动分割

针对大多数传统胶质母细胞瘤（GBM）多模态磁共振（MR）图像分割算法未能将整个肿瘤细分为不同子区域的问题,提出基于混合特征和先验知识的GBM多模态MR图像自动分割算法. 配准GBM多模态MR图像,将头部区域方位调整到近似未旋转位置,并利用N4ITK法进行偏置场校正. 在提取GBM多模态MR图像局部位置特征、强度特征、纹理特征、对称特征和上下文特征后,应用随机森林分类器初步分割GBM多模态MR图像. 考虑GBM肿瘤解剖结构先验知识,移除小区域和中值滤波后得到最终分割结果. 以Dice相似性系数作为评价指标,利用所提出的算法对TCGA-GBM和CH-GBM数据库中整个肿瘤进行分割,获得的平均Dice相似性系数分别为0.871、0.882. 结果表明,该算法能以较高的准确率分割GBM多模态MR图像,适用于临床GBM多模态MR图像分割任务.     

3D reconstruction method based on contour features

To guarantee the accuracy and real-time of the 3D reconstruction method for outdoor scene, an algorithm based on region segmentation and matching was proposed. Firstly, on the basis of morphological gradient information, obtained by comparing color weight gradient images and proposing a multi-threshold segmentation, scene contour features were extracted by a watershed algorithm and a fuzzy c-means clustering algorithm. Secondly, to reduce the search area, increase the correct matching ratio and accelerate the matching speed, the region constraint was established according to a region''s local position, area and gray characteristics, the edge pixel constraint was established according to the epipolar constraint and the continuity constraint. Finally, by using the stereo matching edge pixel pairs, their 3D coordinates were estimated according to the binocular stereo vision imaging model. Experimental results show that the proposed method can yield a high stereo matching ratio and reconstruct a 3D scene quickly and efficiently.     

基于哈希表结构和图像分割的快速图像标注

为了快速、准确地标注大型图像数据集中的图片,提出了一种利用图像分割和基于kNN(k-nearest neighbor)图的半监督学习来标注图像的算法.该算法先将图像分割为若干个局部区域,使用局部敏感的哈希表来构建图像局部区域的kNN图,并基于图像局部区域的kNN图来构建原始图像的kNN图,利用基于图的半监督标签传递算法来标注未标注的图像.在具有269 648张图像的大型图像数据集NUS-WIDE和具有5 000张图像的Corel数据集上的实验结果表明,该算法能获得较快的标注速度和标注精度.     

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．     

基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法

针对乳腺X线影像肿块分割易受弱边缘和周围组织干扰的问题,提出一种基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法.利用二维最大熵阈值法、区域生长及形态学方法自动确定一系列标记点,采用平均边缘梯度评价法选择有效标记点进行随机游走分割以获得初步分割结果,并在此分割基础上进行星芒状结构检测,获得完整的肿块分割边缘.随机选取227例肿块图像进行分割,对分割结果进行特征提取和分类.实验结果表明,该算法克服了半自动随机游走的应用局限性,提高了乳腺肿块的分割精度;与其他分割算法相比,该算法在后续的分类中具有更高的分类精度.     

基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法

图像分割是按照一定的规则,将图像中具有特殊意义的区域划分为若干个互不相交的子区域,是从图像处理到图像分析的关键环节,传统分水岭图像分割方法是一种应用较为广泛的技术,具有快速、简单的优点,但该方法易受噪声干扰,分割结果易丢失边缘重要信息,出现过分割现象。为改善传统分水岭图像分割方法存在的过分割问题,提出了一种基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法。首先,利用图像像素点邻域的局部密度、对称度及边缘特征构造形状可变的自适应结构元素,确保其与图像目标几何结构具有较强的一致性;其次,利用该结构元素获取图像形态学梯度,提高目标边缘的定位精度;将L₀范数梯度最小化和形态学开闭混合重建相结合修正梯度图像,减少梯度图像中的局部无效最小值点,抑制过分割现象的产生;最后对修正后的梯度图像进行分水岭分割,实现图像目标区域的精确分割。实验结果表明,该方法能够有效抑制过分割现象,提高目标边缘定位的准确性,具有较高的分割精度。     

用于图像分割的边界保持局部拟合模型

针对局部二值拟合变分水平集模型(LBF模型)的分割质量很大程度上取决于核带宽的选取,容易造成冗余轮廓、边界模糊等问题,提出一种基于边界保持局部拟合的变分水平集模型.该模型引入图像相依的测地时间定义核函数,结合空间距离和图像梯度,自适应地选取邻域采样点;同时,采用基于多波段的图像梯度,并相应地调整图像点的相异性测度,将模型的应用范围扩展至彩色及多光谱图像.实验结果表明：该模型能选取较大核带宽并有效保留潜在的边界信息,从而避免了核带宽的选取问题,较好地应用于灰度异质图像的精确分割;而且,该模型对彩色及多光谱图像的分割也同样有效.     

基于图像分割和可变窗的联合立体匹配

提出一种基于图像分割和可变窗的联合立体匹配算法。首先对参考图像和目标图像进行图像分割,根据视差在同一色彩分割区域平滑的假设,计算出分割区域的匹配代价;然后由窗口内的匹配误差均值、误差方差、偏向误差确定最佳可变窗并求出其匹配代价;最后综合两类匹配代价通过局部优化方法获得稠密视差图。实验结果表明,该算法能够较好的处理低纹理和深度不连续区域,得到较高匹配精度的同时降低了匹配时间。