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目前常见的字符分割法有垂直投影法,聚类分析法,连通域分析法,模板匹配法等方法,本文对车牌字符进行粗分割处理采用最小外围矩形框包围法,为了减少分割时的干扰,本文使用改进的Bernsen法对字符进行二值化;去除牌照区域边框使用线型滤波器;使用投影法处机动车理牌照字符的粘连和断裂等问题。 相似文献
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本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中,完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。最后选取最适合的网格特征提取法,以此为基础进行模扳匹配,最终识别出车牌号码。本文采用DSP作为核心处理器来完成识别过程的算法。 相似文献
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实现车牌识别与字符分割,需要进行图像预处理、车牌区域分割、车牌字符分割和数据库字符匹配等操作。基于MATLAB软件,在图像预处理方面,调整图像大小后获取其B分量图;在车牌区域分割方面,利用Ostu法获取阀值后转化为二值图,然后形态学处理去除小面积的区域,再利用Regionprops函数获取二值图上值为1的区域左上坐标,可得到车牌区域;在车牌字符分割方面,将车牌区域图像转化为二值图,闭运算连接字符间的间隙,再利用Regionprops函数实现字符分割。 相似文献
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验证码字符图像分割质量很大程度上决定机器能否正确识别出验证码。针对验证码字符图像分割策略不同,通过研究投影分割法、连通域分割法、最短路径分割法3种验证码字符图像分割技术,分别探讨其特点和应用范围,给出了Web验证码3种分割技术的综合应用方法。 相似文献
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在中国经济迅猛发展的时代,汽车引发的交通和公路管理问题,成为当今如何提高生活便利性的热门课题。本研究从实际出发,运用MATLAB技术主要完成,从各种环境所拍摄的图片中,准确地完成车牌图片到可辨识字符的转变,提取出可辨别的字符后,如何自动辨认识别字符。那么,第一个问题就需要运用图片处理中的各种光线色彩处理,以及图片字符的有效分割,第二个问题需要根据车牌字符的组成组建字符库,然后编写MATLAB程序,将预先处理所得到的字符和字符库里的字符对比,识别辨认出每一个字符。 相似文献
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车牌自动识别系统是一种利用车辆的动态视频或静态图像从而进行车牌号码自动识别的模式识别技术,是计算机视觉技术与模式识别技术相结合的技术领域。本文应用图像处理技术对车牌进行定位、获取字符,对字符进行分割,利用神经网络识别技术来对车牌字符进行识别,从而达到较好的自动识别效果。 相似文献
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针对车牌容易变形,涂漆易脱落,受光照等环境因素的影响,本文将SIFT算法和BP神经网络应用在车牌识别领域中,有效地克服了上述问题。SIFT算法对汉字,字母和数字提取SIFT局部特征,并用BP神经网络进行识别。克服了传统的模板匹配方法对数字和字母形状相近不能识别的缺点。实验中的结果和模板匹配法相比较,表明该方法明显优于传统的模板匹配法。 相似文献
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通过OpenCV机器视觉库技术与Python开发平台对车牌识别进行了研究与分析,该车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等部分组成,实验表明该系统具有良好的识别效果。 相似文献
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文字图像由于受噪声、随机污点的干扰,以及图像边框的影响,其字符很难精确分割,直接影响后续的特征提取以及识别工作.为解决上述问题,本文提出采用分形理论进行字符切分,仿真结果证明此方法和传统的基于上下轮廓凹凸特征的分割方法相比,可以有效抑制噪声特别是图像边框干扰,提高了切分的正确率. 相似文献
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一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法 总被引：4，自引：0，他引：4
在分析了车牌定位现有算法优缺点的基础上,本文提出一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法.该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰.把图像分割为若干子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对各子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌所在位置,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础.实验结果表明,对于各种情况下的车牌图像,该算法都能有效地对车牌进行定位,具有定位准确率高,运行速度快,抗干扰性强的特点. 相似文献
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针对电子资源元数据的特征,重点探讨了实现电子资源元数据自动识别的有效途径,其目的是识别出符合标准的电子资源元数据.借鉴树匹配方法,构建了适合予电子资源元数据识别的元数据树匹配模型.首先将电子资源元数据转换为有根无序树结构;之后与元数据标准模板树进行名称匹配和结构匹配;最后得到匹配成功的元数据.元数据树匹配模型可以用于元数据的自动提取、分类、存储和检索等电子资源管理研究与实践. 相似文献
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针对当前车辆识别算法,由于传统的特征提取车牌识别方法,直接通过图像的灰度特征进行车牌识别,当外界光线不足时,图像灰度特征不明显而不能准确识别相似字符,造成车牌误识别的问题.提出了一种改进的神经网络算法的车牌识别系统.通过建立汉字网络、字母数字网络找出相似字符之间的差异进行识别,实验表明,这种识别算法实现简单,识别准确率高. 相似文献
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