一种基于纹理分析和投影法的车牌定位方法

针对现有车牌定位算法在复杂背景和不同光照条件下很难快速、准确地定位汽车牌照位置问题,提出了一种基于纹理分析和投影法的车牌定位方法。该方法利用车牌区域字符丰富的纹理特征和投影统计规律对车牌位置进行粗、精两次定位。实验表明在不同光照、不同车型和不同背景条件下,该方法定位速度快、准确率高,具有较高的实用性。     

基于固定颜色搭配搜索和形态学的车牌定位

汽车牌照定位是牌照识别系统中的关键技术之一.为了快速准确地对汽车牌照进行定位,提出了一种基于固定颜色搭配搜索的车牌定位新方法.该方法包括图像自适应预处理、固定颜色搭配搜索、形态学处理和车牌候选区域判断,以及最后的车牌底色识别等5个步骤.与传统的车牌定位方法相比,该方法不仅能够有效减少伪车牌区域的检验和能够判断出车牌的底色,而且可以有效地解决背景环境复杂及车牌底色和车身颜色相一致的车牌定位问题.试验结果表明,该方法具有算法简单、实时性强和定位精确高等优点.     

复杂背景下的多车牌定位技术研究

针对竖直边缘检测的车牌定位方法在多车牌定位中的梯度分割阈值的问题,提出一种改进的阈值选取方法。即先将图像进行区域划分,然后采用区间梯度均值和Otsu阈值的平均值作为新的阈值来分割区域图像。该方法对车牌污染、车牌远近不一致等情况具有良好的适应性。同时,针对从车牌候选区域中去除伪车牌的问题,提出了利用新的主连通域分析的方法和颜色、宽高比等特征来从候选区域中正确提取多个车牌的方法。该方法能够较好地去除复杂背景下的类似于车牌背景的颜色伪车牌,以及和车牌字符有着相似纹理特征的伪车牌。测试结果表明,该方法车牌定位率超过97.3%,去除伪车牌后的车牌定准率超过88.5%,同时在时间上能够较好地满足实时路况中准确定位出车牌的需求。     

基于特征颜色的车牌边缘检测方法

章重点介绍了基于汽车车牌图像边缘检测的定位算法和基于车牌特征颜色的分析方法。大量的实验结果表明，该方法充分利用了车牌的色彩特征，具有思路简明、实用的特点。     

基于彩色和黑白纹理的车牌快速定位方法

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种彩色和黑白纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法依据RGB彩色空间中的车牌背景色,将彩色图像转换为能突出车牌颜色的灰度图,并进行颜色分割获得能突出车牌部分的黑白二值图;该算法对那些与车牌颜色接近的较大区域通过纹理特征的分析来滤除。测试表明,该定位方法不受光照等多种因素的影响,运算速度快,定位效果好,应用范围广。     

基于纹理特征和彩色特征的车牌定位算法

车牌定位是车牌自动识别系统的关键。提出了一种以纹理特征为主要手段，以彩色特征为辅助手段的多特征定位算法，对不同背景和光照条件下的各类车牌图像进行了实验，结果表明该算法是一种可行的方法。     

复杂背景图像下的快速车牌定位新方法

针对复杂背景图像下的车牌定位问题，章提出了一种新的方法，充分利用字符和车牌背景的灰度特征及其二维分布规律，采用关键点取样、分格操作和两次定位操作，很好地兼顾了定位的正确性和快速性。定位正确率为98．3％，平均定位时间为6．8ms。     

复杂背景下基于形态学的车牌识别系统

车牌识别(LPR)是智能交通系统中的一个重要研究课题。本文提出了一个在高速公路复杂背景下,基于形态学的车牌定位和识别系统,它包括图像垂直边缘检测,边缘密度图生成,图像二值化和膨胀,连通域分析,车牌定位,基于先验知识的车牌字符分割和车牌字符识别。在实验中,使用高速公路上采集的9825幅图像数据库来做测试,车牌定位率为98 1%,车牌识别率为89 2%。所以说,本系统具有很好的应用前景。     

基于场景分类及灰度跳变的车牌定位方法

车牌定位是自动车牌识别系统实现的关键。提出一种基于场景分类及灰度跳变的车牌定位算法。该算法对彩色图像进行场景分析,将图像分类为白天场景类或夜晚场景类。这两类场景的字符与背景的灰度跳变值不同,一般白天场景类的灰度跳变值较大,夜晚场景类的灰度跳变值较小。利用不同的灰度跳变值快速提取出几块车牌候选区域,对不同的场景用不同的方法最终选取一块区域。实验结果显示本文提出的方法对图像场景分类准确率达到98.2%,车牌定位的准确率达到98.5%。     

一种基于相似度的汽车车牌号码自动识别系统

章介绍了一种基于相似度的汽车车牌号码自动识别系统。介绍了系统的软、硬件设计，分析了车牌图像的预处理、车牌定位、车牌区域二值化和车牌字符识别。实验结果表明，基于相似度的车牌号码识别系统具有很高的稳定性。