基于颜色和纹理分析的车牌定位方法

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。     

机动车车牌自动识别系统与VMLA定位算法

介绍了一种机动车车牌自动识别系统及其机动车车牌自动定位的 VML A (Vector Map L ocationAlgorithm)新算法 .该算法基于机动车车牌字符笔画两个边缘互相关值最大这一特征 ,先利用粒子图象测速原理得出位移矢量图 ,然后在位移矢量图中定位机动车车牌 .VML A算法具有实时、机动车车牌大小在较大范围内自适应的特点 ,同时还能得到机动车车牌字符与背底对比情况、机动车车牌大小的粗略估计等信息 ,这些信息对后续车牌的精确定位、分割、识别非常有用 .5 4 0幅机动车车牌图象的初步实验结果为定位速度 0 .2 s/个 ,定位正确率98.9% .这表明该方法速度快、一次定位正确率高 ,是一种极有潜力的定位新算法     

车牌目标的自动定位技术

车牌识别问题是当前国内研究的一个热点方向，它的研究成功对车牌控制、运输安排等有着重要的应用价值。为了解决在车牌识别中的首要问题--车牌的自动定位技术，根据车牌目标在图象中的成像特点，提出了基于投影不变性的车牌自动检测定位方法，在车牌歪斜角度不大的情况下，成功地从复杂背景中检测定位出了车牌，通过现场实际测试，该方法取得了较好的定位识别效果。     

一种新的快速自适应车牌定位方法

针对现存车牌定位方法自适应性差和鲁棒性不强的情况。本文提出了一种新的快速自适应车牌定位算法．此算法结合图象中车牌区域的纹理特征、灰度和边缘投影信息定位车牌。经对不用场景、不同光照、不同车型的汽车图象的实验表明该算法具有快速，鲁棒性强，自适应性好的优点。     

计算机视觉系统在车辆管理中的应用

在车辆管理系统中，利用计算机视觉系统对汽车车牌进行识别是重要的研究课题，本文详细介绍了车牌识别系统的图象采集、车牌定位、车牌字符识别和数据库管理等几部分的设计要求和方法。该系统可用于停车场、收费站、交通路口等场所，具有识别速度快、准确度高、成本底等特点。     

汽车图象分割与车牌定位算法的研究

对智能车牌识别系统中经典的图象分割和定位算法分析以后,找出其存在的不足,在此基础上提出了纯背景位图相减和间隔采样投影汽车图象分割的改进方案,并设计了一种新的定位车牌的算法,从而提高图象处理的速度及定位的准确度,降级噪声信息对分割图象的干扰,提高了图象分割及定位的效果.     

一种基于区域熵值的车牌定位方法

因搜索空间太大，现有的车牌号码识别系统所采用的图象分割方法一般说来效率较低。为此，本文提出了一种基于区域熵值的车牌定位方法，可快速判定车牌的粗略位置与颜色，即得到一个属于车牌区域的参考点和车牌的背景色，从而使得随后的图象分割仅在该参考点的周边区域进行，大大缩小了搜索空间，提高了效率。     

汽车牌照子图象的定位算法

本文介绍的算法是用于汽车牌照号码识别系统中的。用计算机和ＣＣＤ摄像头识别出汽车牌照号码是解决高速公路不停车收费、车库自动管理等问题的一个思路。该识别系统的工作过程分为两个步骤,一是牌照子图像定位算法．它用来确定车牌在整个图象中相对位置,其输入是整个原始图象,输出的是长方形的牌照图象。二是字符识别,它用来从长方形的牌照图象求出车牌的号码,输入是长方形的牌照图象,输出是车牌号码字符串。本文所介绍的正是牌照子图象定位算法。     

基于视觉的车辆牌照检测

本文提出了一种基于线模板的二值图象中角检测算法。该算法简单、快速、稳健。在将含车牌的彩色图象转化为二值图象、并经形态滤波器滤波后,该快速算法被用于检测车牌的四个角点。实验表明,即使是在车牌由于视角原因发生倾斜或变形的情况下,这种基于角检测的车辆牌照检测与提取方法能准确地提取图象中的车牌,因而是一种稳健的车牌提取方法。     

一种基于数学形态学的实时车牌图象分割方法

根据车牌纹理及其几何形状的特点，设计了一种基于数学形态学的车牌图象分割方法，该方法在二维形态滤波过程中，能自适应地调整阈值大小，以适应光照强度及干扰强度的变化，同时把基于全像素点数学形态学处理的点运算转化成仅有几十条直线的线运算，以使运算速度和抗干扰能力较其他传统分析方法有显著提高．用该方法对不同照明条件下的一系列汽车图象进行的大量实验结果表明，该方法不仅定位效果好、速度高，而且适于对有噪声及复杂背景的车牌图象进行分割．     

智能车牌识别系统中图像定位算法

在智能年牌识别系统中，从获取的汽车图像中定位车牌图像是一个关键的步骤，该文在研究了经典的图像分割和定位算法后，提出了一种新的割取车牌的算法即跳跃模板定位算法，此算法具有定位准、实时性强和鲁棒性好等特点。     

基于MATLAB的车牌定位算法的分析与仿真

车辆牌照识别是智能交通系统的重要部分。该论文针对车辆牌照识别问题中的车牌定位问题进行了分析,并对车牌图像的灰度处理,车牌图像的边缘检测,车牌图像的形态学处理等相结合的方法对车辆牌照进行仿真分析。实践证明,与其他的车牌区域定位方法相比,用该方法要相对快一些,而且成功率高一些。     

纸张切割非接触式成像定位测量方法与应用系统

为了探索纸张切割非接触式成像定位测量的新途径,以替代传统的接触式测量方式,提出一种利用图像分割,图像匹配和测量技术的纸张切割非接触式定位测量方法,分析和探讨涉及图像处理关键技术,并进一步分析了测量的精度和误差产生的因素。实验结果表明,该测量方法测量时间小于0．5s,测量精度为7min,从而为物体在线测量与定位提供了一种新的方案。     

Implementation of Digital Electronic Arithmetics and its application in image processing

In this paper we introduce new algorithm implementations of a new parametric image processing framework that will accurately process images and speed up computation for addition, subtraction, and multiplication. Its potential applications include computer graphics, digital signal processing and other multimedia applications. This Parameterized Digital Electronic Arithmetic (PDEA) model replaces linear operations with non-linear ones. The implementation of a parameterized model is presented. We also present the design of arithmetic circuits including parallel counters, adders and multipliers based in two high performance threshold logic gate implementations that we have developed. We will also explore new microprocessor architectures to take advantage of arithmetic. The experiments executed have shown that the algorithm provides faster and better enhancements from those described in the literature. The FPGA chips used is Spartan 3E from Xilinix. The critical length in the circuit implemented on the FPGA had the minimum period for the proposed subsystem is 10.209 ns (maximum frequency 97.957 MHz). Maximum power consumed is 2.4 mW using 32 nm process and we used parallelism and reuse of the Hardware components to accomplish and speed up the process.     

快速包络线算法的设计和实现

通过对包络线求取过程的分析,得出快速包络线算法原理，讨论了该算法应该注意的一些问题，并提出了辅助算法，解决了芯片和IC生产线图像诊断系统中不能准确快速求取包络线的难题。     

基于混沌的变参数数字图像加密方法

针对图像数据的存储特点,应用离散混沌动力系统设计了一种图像加密算法,该方法所有的密钥都由离散混沌映射产生,并在混沌映射过程中改变控制参数,改变了流密码"一次一密"的基本加密方法,增加了算法复杂度;仿真结果表明该算法能够有效地实现对数字图像的加密/解密,满足保密通信的要求.     

基于图像放大影响的多模板相关跟踪算法

目标实时跟踪算法是图像处理技术中的一个非常重要的应用,该算法将提供的原始目标怍为基准图像进行序列跟踪。实时跟踪算法有很多种,大多是基于图像匹配算法的跟踪方法,其中比较常用的为单模板相关跟踪。该文通过对图像放大对相关跟踪影响的分析,计算了单模板相关跟踪的最小图像放大率。针对单模板存在的问题提出了多模板跟踪算法,根据目标莉背景的位置分布提出了五模板相关跟踪,并给出了多模板跟踪算法中的相关结果置信度的计算方法,同时根据最终的相关位置给出了跟踪点的计算方法,仿真试验证明优于单模板跟踪算法。     

嵌入式DSP技术在夜视图像处理技术中的应用

针对夜视图像暗处太暗,亮处太亮以及图像质量变坏的问题,利用嵌入式DSP系统进行图像实时处理,通过图像算法的研究和实验,利用图像分段灰度变换、边缘检测、图像帧积累等技术能够改善夜视图像的质量。     

基于修正思想的车牌图像定位与二值化处理

车牌图像定位和二值化是车牌识别系统中一个关键的部分。传统的处理方法是使用单一的算法，以便能够满足实时性的要求。但是算法本身的缺陷性使其不能适应一些具有独特特点的车牌，不能正确地识别出结果。基于提高算法的适应范围考虑，在满足识别速率要求的前提下，该文提出了基于修正思想的“去粗取精”处理模式，可以大大改善定位和二值化处理的效果，为后续的处理提供了一个良好效果的输入。