车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.     

图像处理与汽车牌照识别

在图像处理技术的基础上，对系统设计的关键环节如汽车牌照的定位与分割、光学字符的识别提出自己的看法，并借鉴已经成熟的数字图像处理技术来进行快速高效的汽车牌照识别。     

基于Matlab的车辆牌照识别系统

介绍了一种基于Matlab的车辆牌照识别系统,采用基于灰度跳变的定位方法,先对图像进行预处理,再用CAN-NY算子做边缘检测、开闭运算子和车牌长宽比特征识别以实现车牌的定位,最后用二次水平投影分析和阈值技术有效检测了车牌图像的上下左右边框、旋转角度,从而准确实现车牌字符的分割.     

车辆牌照识别技术的研究发展

车辆牌照识别系统即基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统,是智能交通系统的重要组成部分。通过对车辆牌照识别系统及识别技术的分析,总结出进一步研究车辆牌照识别技术的必要性,并提出将模板匹配与支持向量机相结合进行字符识别的算法思想。     

图像处理在汽车牌照识别中的应用

随着自动化和交通工程的发展,汽车牌照识别技术成为一个热点。以识别一张汽车牌照的图片为例,阐明了车牌自动识别的原理,处理过程由预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块组成,采用MATLAB编程实现。经过实例证明,所提方法对牌照识别率很高,且识别方式简单易行,可以应用于实际。     

车辆牌照识别系统可靠性问题的研究

研究机动车牌照自动识别系统的可靠性。通过对字符识别率、不同光照条件的适应能力以及行驶中车辆图像的快速捕捉几方面的研究发现：利用细微的结构特征对几组相似字符进行区别是提高字符识别率的有效方法。为了使识别系统具有全天候工作的能力,还性能对CCD进行适应性调整,使其能自动适应光线的变化。     

利用神经网络识别车辆牌照字符

由于受光照条件、牌照自身清洁程度等因素影响,车牌识别系统往往达不到满意的字符识别率.结合神经网自适应的特点,本文利用基于自适应谐振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)构成的自组织神经网络进行字符识别,给出了算法和实验结果.     

汽车牌照自动识别技术的现状与发展

在介绍国内外汽车牌照自动识别技术的现状 ,与讨论我国汽车牌照识别的特殊性的基础上 ,分析了汽车牌照自动识别技术的发展趋势 ,认为基于计算机视觉技术、人工神经网络技术和图象处理技术的无源型汽车牌照智能识别系统具有广泛的应用前景 .     

基于车辆牌照识别系统字符的特征提取方法研究

对车辆牌照识别系统中分割下来的牌照字符特征提取环节涉及的新算法、新技术进行了深入探讨,主要研究用提取图象变换系数、图象统计矩和方向特征量的方法提取字符的分类特征,针对实验结果进行了分析。以上工作为车辆牌照识别系统的整体设计打下了一定的基础。     

利用神经网络识别车辆牌照字符

由于受光照条件、牌照自身清洁程度等因素影响 ,车牌识别系统往往达不到满意的字符识别率 .结合神经网自适应的特点 ,本文利用基于自适应谐振理论 (AdaptiveResonanceTheory ,ART)构成的自组织神经网络进行字符识别 ,给出了算法和实验结果     

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。     

车牌识别系统中若干问题的探讨

研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。     

基于数字图像处理的车牌定位与分割技术研究

针对车牌识别系统中参数选择的问题,提出一种基于数字图像处理的车牌定位与分割技术.采用基于数学形态学和边缘检测以及颜色相结合的方法实现了车牌定位.通过垂直投影法、模板匹配法实现了车牌字符图像的分割.实验结果表明,该方法能够有效、准确地实现车牌图像的定位与分割.     

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。     

基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究

介绍一种高识别率的静止图像车牌识别系统的实现方法.并提出一个由图像处理、图像分割、字符识别等组成的静止图像车牌识别系统的工作原理与设计方案.应用MATLAB语言编程实现了该识别系统的仿真,仿真结果表明该方法是行之有效的.     

一种车牌字符位置侦测的新方法

提出一种快速可行的鲁棒性车牌图像二值化算法,实现了对不同质量车牌图像有普遍适用性的车牌图像二值化方法;结合设计的快速连通体标记方法、二值图像简化算法及动态车牌模板搜索算法,实现了从车牌图像中快速定位车牌字符及车牌本身并同时获得车牌字符轮廓信息的新方法.实验证明,该方法对车牌及其字符定位准确率高,且对不同条件下获得的不同质量的车牌图像有较好的适应性.     

一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法

提出一种复杂背景下的多车牌图像分割和知识方法，采用统计和特征匹配相结合的方法去除待识别图像中的背景，提取可能存在车辆的区域；分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割，使用PCA和BP神经网络相结合的方法精确识别车牌，实验结果表明，该方法对复杂背景下多车牌的分割和识别是有效的。     

DSP6416在数字图像处理中的应用

阐述了高速图像目标测量系统的DSP实现，运用高性能DSP（TMS320C6416）完成实时图像处理，研究了一种快速图像预处理和模式识别的相关算法，并给出系统的程序开发流程，包括DSP端和主机端两个部分。实验证明该系统性能可靠，识别效果较好，有较高的实时性。     

车牌识别技术的研究与实现

在车牌自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难.考虑到识别的实际应用及实时性要求,采用改进的模板匹配方法先将字符细化,再结合字符的全局特征,与模板的特征矢量进行匹配,误差最小的作为识别结果.实验结果表明,该算法具有较高的识别率及较好的抗噪性能,能够实现较好的车牌识别效果.