基于数学形态学与投影法的车牌定位

车牌定位在车牌识别系统中具有关键的作用,定位结果的好坏决定着后续的车牌字符识别。针对数学形态学定位会产生多个伪车牌区域,当区域较多时定位不准的问题,提出一种数学形态学与投影法相结合的车牌定位方法。首先对车牌图像进行预处理;然后进行边缘检测、二值化,运用数学形态学处理获得候选车牌区域;最后对候选车牌进行行列扫描投影来提取准确的车牌区域。实验表明,该方法具有定位精度高,鲁棒性较好的特点。     

利用数学形态学与图像二值化进行车牌定位

在车牌识别中,车牌的准确快速定位尤为重要,文章采用数学形态学运算得到多块类似车牌的候选区域,再对候选区域二值化后进行中间行扫描,利用行扫描中的黑、白跳变规律,确定车牌区域.该方法基于单行扫描,能够减少运算时间,提高对车牌定位的速度.     

一种CIELab颜色空间中的车牌定位方法

提出了在CIELab颜色空间中进行车牌定位的方法.首先将图像从RGB颜色空间转换到CIELab颜色空间;然后通过数学形态学增强和图像连通体分析提取出候选区域;最后通过分析候选区域的面积、宽高比及灰度阶跃次数提取出真实的车牌区域.大量的车牌定位实验表明:所提算法适用于不同尺寸的车牌图像,定位准确率较高.     

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%。     

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.     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

基于先验知识和形态学膨胀的车牌定位算法

提出了一种基于先验知识和形态学膨胀的车牌定位算法,该算法首先提取图像的垂直边缘,然后利用形态学膨胀算法得到车牌候选区域,最后根据先验知识定位车牌区域,测试表明该算法在交通卡口场景中可有效定位车牌,定位准确率达97%。     

基于区域标注的车牌提取算法研究

提出了一种基于区域标注的方法来实现静态图像中的车牌提取。车牌提取的主要步骤由以下几步构成:原始图像灰度化、数学形态学处理(前景图像处理)、图像二值化(阈值法)、图像滤波处理、特征区域标注,车牌特征提取、采用matlab进行实验仿真。在实验中,通过对各种场景下采集到1 000幅图像做测试,车牌定位率为98%。实验结果表明基于区域标注的车牌提取算法运算快,对背景较为复杂的图像中车牌的提取有良好的效果。     

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。     

基于改进的投影方法的车牌图像字符分割

提出了一种用于车牌识别系统中的基于改进的投影方法的字符分割方法.该方法利用数学形态学与投影相结合的方法进行车牌字符分割,首先利用数学形态学突出车牌字符区域特征,然后利用水平投影除去上下边界,用垂直投影突出单个字符区域,再结合车牌固有特征等先验知识最终分割出字符.实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好、效率高,便于下一步的字符识别.     

基于金字塔变换和形态学的车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一。为了快速准确地定位车牌,文章提出一种改进的金字塔变换和数学形态学的车牌定位算法。首先通过金字塔变换进行预处理,增强图像的细节信息,减弱环境和光照等条件变化对车牌定位的影响;然后利用图像二值化和数学形态学技术形成包含车牌的若干候选区,在此基础上设计了一种"先周边后中心"的车牌提取算法;最终准确定位出车牌位置,提取出车牌图像。通过对不同地点、不同自然条件下采集的图像进行测试,得出定位准确率为99.2%、平均定位时间为0.309s,证明了该车牌定位算法准确可行,具有良好的性能。     

基于颜色与结构特征的车牌定位算法

针对车牌具有稳定的颜色特征和形状特征,提出基于颜色与结构特征的车牌定位算法.利用OTSU自动阈值化技术将灰度车牌图像转化为二值化图像,通过对每一个连通区域提取形状参数,粗划分出候选车牌区域,最后利用颜色特征确定车牌.实验表明,这种车牌定位方法具有一定的优越性.     

基于数学形态学和垂直投影的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节。根据车牌固有特征,利用数学形态学和垂直投影技术相结合进行车牌定位。该方法可以有效地去除车牌附近噪声的干扰,进而准确定位出真正的车牌区域,对有部分字符遮挡的车牌也能较好地定位,具有实际应用价值。     

基于纹理及小波分析的车牌定位方法

提出了一种基于纹理和小波分析的车牌定位方法。针对图像背景复杂，且车牌所占比例较小的特点，提出了一种确定基元分类阈值的二值化方法；根据车牌字符分布规律，提出了二值纹理基元分析方法，提取车牌候选区域；基于小波分析提取车牌区域竖笔画特征，采用隶属度定量表征车牌竖笔画特征、位置特征及形状特征，给出综合这些特征、从候选区域提取车牌区域的方法。测试结果表明，该方法正确定位率超过96%     

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.     

基于HSV颜色空间的候选车牌区域筛选算法

提出了在HSV颜色空间中,利用车牌区域的颜色特征,筛选车牌区域的新算法.该算法根据车牌4种不同底色对应的3个分量,分别统计出底色平均密度的阈值范围,并利用该范围,对候选区域进行筛选,以确定车牌区域.在筛选车牌区域时,重点讨论了车身颜色与车牌底色相近或相同、候选车牌区域的纹理和边缘特征及宽高比都接近的情况.实验结果表明,该算法能较好地对车牌进行准确定位.     

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。     

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。     

一种基于形态学结构元素优化的车牌快速检测算法

车牌检测(License Plate Detection,LPD)是自动车牌识别系统中(Automatic License Plate Recognition System,ALPRS)的重要一环.为了提高车牌检测准确率和降低检测时间,提出一种基于形态学结构元素优化的车牌快速检测算法.该算法首先对检测图像进行预处理,然后运用基于灰度图像内部结构元素(Structural Element,SE)比较的形态学Top-hat变换来突出车牌区域以及最大类间方差阈值化来降低背景干扰,并且利用形态学开操作和闭操作对不连续的椒盐噪声进行过滤,最后使用轮廓检测和几何条件检测出车牌区域.为了适应多种类型的车牌形态,该文对3种形态学操作的SE参数进行优化.实验结果表明,本文方法的检测准确率、召回率和检测时间均优于其他车牌检测方法.