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周泽华 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(15):68-69
研究车牌识别定位算法问题．传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度不高等问题．为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出一种基于有色点对搜索的车牌定位算法．基于车牌图像颜色特征,选取适合的颜色模型进行车牌提取．用有色点对算法搜索出符合车牌字符特征的候选区域对车牌进行粗定位,最后对候选区域进一步分析准确定位出车牌．通过研究表明,该算法具有较高的准确率． 相似文献
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提出了一种车牌垂直倾斜校正方法,首先通过垂直投影法粗定位字符区域,标记区域内最大连通域,然后寻找出原二值图中被标记的连通域部分的宽最短外接矩形,最后根据先验知识和仿射变换原理求出字符垂直倾斜角度,从而得到车牌的垂直倾斜角度。与已知的一些经典校正方法相比,该方法更加简单实用,能很好地满足工程需求。 相似文献
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提出了一种新的基于车牌颜色的定位方法:即借助HSV颜色空间的H信息,来实现车牌区域的准确定位的方法。此方法提高了车牌定位的准确率,有很好的适用范围。 相似文献
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提出了基于改进的边缘检测和数学形态学结合的车牌图像识别新方法.首先将采集到的彩色车牌图像转化为灰度车牌图像,然后利用Sobel算子进行边缘检测,接着对灰度化的车牌图像进行形态学的腐蚀处理,得到平滑图像的轮廓,再进行X方向的定位和Y方向的定位及区域校正得到车牌的区域.通过对车牌图像的二值化和形态滤波把车牌上的字符给有效分割出来,最后采用模版匹配的方法进行车牌字符的识别.从仿真的结果看:可以准确提取车牌位置的字符,字符识别的准确率较高,且识别的速度快. 相似文献
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为了提高车牌识别准确率,以MATLAB为平台,对车牌识别系统部分算子选择及算法进行调整和优化。在具体处理中,通过灰度拉伸、顶帽变换、二值化等实现车牌预处理,用边缘检测、形态学处理等实现车牌定位,通过多种算法对比选择合适的车牌矫正方法,结合车牌垂直投影法、模板匹配法完成车牌识别系统设计。该系统对车牌识别的准确率由96.5%提升至97.5%,识别效果较好。 相似文献
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王莉莉 《淮北职业技术学院学报》2014,(3):130-131
现代社会中汽车牌照识别系统已经广泛运用到了交通管理领域。其中最重要的是将车辆的车牌信息从所采集的图像中分离出来。因此车牌定位技术是否准确直接影响到车牌的识别率。对车牌定位系统的现状和已有的技术方法进行比较和分析。运用MATLAB仿真和图像处理技术对车牌进行定位,在定位过程中二值化、边缘化等处理方法。在简单环境下车牌定位的应用。 相似文献
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提出了1种的车牌图像二次定位方法,在第1次定位中初步找出包含车牌边框的车牌图像区域。再根据车牌边框对车牌图像进行倾斜校正．在此基础上,对车牌图像进行第2次定位,最终获得精确的车牌区域．测试结果表明,车牌图像二次定位方法成功率较高,能够为后续的车牌字符识别打下良好的基础． 相似文献
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车牌定位是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别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．本文通过车牌的纹理和颜色特征,浅述目前国内的几种车牌定位的方法． 相似文献
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为了有效地定位交通监控图像中的车辆区域,提出了一种基于车辆轮廓对称和车牌定位信息融合的车辆检测方法. 该方法首先检测图像中的车辆轮廓竖直对称轴,然后以车辆轮廓对称轴位置为基准检测车牌水平和竖直对称轴,最后根据车牌横纵对称轴和车辆轮廓图像的水平、竖直投影进行车辆区域定位. 以450 张 15 类车型的图片为测试集进行了基于对称特征融合的车辆区域检测,并与基于车辆边缘、车牌、车辆纹理特征和车辆图像 Gabor 特征的 4 种方法进行了对比,实验结果表明基于车辆轮廓对称与车牌对称特征融合的车辆区域检测方法最优,其检测率和检测时间分别为 90. 7%和 125 ms. 相似文献
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提出一种虚拟仪器与机器视觉相结合的汽车牌照识别方法。应用IMAQ Vision工具包,在LabVIEW平台上开发了车牌图像识别系统,并详细介绍了图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的方法。实验结果表明,该方法是可行性的,能有效识别车牌和字符。 相似文献
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车牌识别技术作为智能交通的重要组成部分,在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的三个重要组成部分,是车牌识别技术研究的重点,从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状及车牌识别技术的应用进行了简要介绍。 相似文献
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文中提出了一种基于小波分析的车牌定位算法．根据图像中车牌的形态特征和横向纹理属性,提取图像高频（LH）小波系数的均值、能量、熵等作为分类特征,同时通过形态学算法对车牌候选域和非车牌域进行聚类,并运用相关的先验知识对车牌候选域进行优化．实验结果表明,文中提出的车牌定位算法是一种切实可行、准确高效的方法,该算法对复杂背景下拍摄的汽车图像具有很好的鲁棒性． 相似文献
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车牌识别系统包括五个核心部分,分别是图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别。此系统的工作过程为:首先对车牌进行预处理,确定车牌水平位置和垂直位置,即车牌的具体位置;接下来经字符分割工作提取车牌字符;最后采用模板匹配的方法完成车牌字符的识别。Matlab仿真实验结果表明,本系统的车牌识别率可达96%。 相似文献
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Traditional methods of license character extraction cannot meet the requirements of recognition accuracy and speed rendered by the video vehicular detection system. Therefore, a license plate localization method based on multi-scale edge detection and a character segmentation algorithm based on Markov random field model is presented. Results of experiments demonstrate that the method yields more accurate license character extraction in contrast to traditional localization method based on edge detection by difference operator and character segmentation based on threshold. The accuracy increases from 90% to 94% under preferable illumination, while under poor condition, it increases more than 5%. When the two improved algorithms are used, the accuracy and speed of automatic license recognition meet the system's requirement even under the noisy circumstance or uneven illumination. 相似文献