基于视觉注意机制 PCNN 模型的车牌 图像分割方法

车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影 响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以 上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法.该方 法将视觉注意机制中的数据驱动模式和任务驱动模式相结合. 数据驱动模式中,通过对 PCNN 模型细胞感受野功能的完善,使优化 PCNN 模型具有了尺度性和方向性.任务驱 动模式中,针对不同尺度的分割,利用组合不变矩和局部灰度熵,自适应地确定目标的特 征尺度和最佳尺度,并确定该目标最终的分割结果.经实验验证,该方法对车牌图像具有 较好的分割效果.     

车辆牌照自动识别中的一种新算法

机动车是现代交通运输中的一种重要工具,而车牌是车辆的身份证,是车辆的唯一标识,对车辆具有非常重要的意义.车牌识别技术是现代交通运输中的关键技术之一.在车牌识别系统中,根据车牌字符的分布特征,提出了投影与车牌尺寸先验知识相结合的车牌字符分割算法,该算法对图像中字符断裂和字符粘连的现象进行了有效的针对性处理,提高了字符分割的正确性,对牌照的正确识别起到至关重要的作用     

智能车牌识别系统中消除图像干扰的方法

在智能车牌识别系统中,经过汽车图像的初分割,可从复杂的汽车及背景图像中分割出汽车图像,但复杂灰度图像经二值化处理后存在许多干扰白点.提出一种＂高斯滤波＂的方法去除这些白点,使二值化图像变得平滑、少毛刺,并具有较好的连通性.     

PCNNģ����ϲ������Ż�������ͼ��ָ�

脉冲耦合神经网络（PCNN）具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础.     

基于投影图像分布特征的车牌定位算法研究与实现

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成部分之一，是实现车牌识别（LPR）系统的关键一步．针对不同背景和光照条件下的车辆图像，提出了一种先利用扫描行跳变点数据得到图像的水平投影图，再通过突出图像列的边缘特征得到垂直投影图从而提取出车牌的方法．理论分析及实验结果表明该方法是非常有效的，准确率高、鲁棒性好，具有较好的实用价值．     

基于改进二维离散小波变换的多车牌定位

针对复杂背景提取多个车牌的问题,提出一种改进的二维离散小波变换的多车牌定位方法。根据小波多尺度分解的特性,对图像进行二维离散小波变换,获得一系列小波低频信息图,与原图像做线性差值,获得车牌字符的细节特征;然后根据二值化图像中车牌字符与背景的差异产生灰度跳变,粗定位车牌在图像中的行位置,缩小车牌定位的查找范围;最后,在粗定位的小范围图像中,利用颜色特征和形状特征精确定位所有车牌。研究结果表明:改进的二维离散小波变换图像相比传统的二维离散小波变换图像,灰度均值、标准差和平均梯度提高近一倍,有效获取原图像的边缘信息缩小多车牌位置;多车牌定位方法可以达到98.96%的准确定位率,平均用时328 ms,能够准确、快速定位多车牌。     

牌照自动识别系统在高速公路收费中的应用

牌照自动识别系统在高速公路收费中具有防止车辆换卡逃费,辅助车型分类,杜绝收费人员舞弊,自动放行,提高通行能力,减少通行卡投资以及满足车道监控需要等作用。牌照自动识别系统采用车牌号码匹配和车牌图片匹配两种方法对出入口的车牌进行匹配识别。安装在出口的车牌自动识别系统首先根据通行卡中的车牌号码识别结果进行车牌号码匹配,判断出入口是否为同一车辆。当车牌污损严重而无法识别时,出口车牌自动识别系统将根据出入口的车牌图像来进行图片匹配,判断出入口是否为同一车辆。     

红外运动目标图像的识别与跟踪技术研究

文中实现了基于红外扫描图像的运动物体自动识别跟踪系统.选择了Butterworth滤波和中值滤波结合的方法对图像进行预处理,基于多帧图像的局部能量的分割算法来实现图像背景的分割,并采用卡尔曼跟踪算法和目标方位确定算法相结合完成对红外小目标的跟踪.在VC++中使用GDI来建立雷达扫描式的极坐标系,将目标运动轨迹在坐标系中显示出模拟轨迹.     

����ͼ��ֱ��ͼ�ij���ͼ���ֵ�������о�

在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

基于视频列车车号识别系统的研究

提出了基于视频的铁路列车车号的识别系统,为铁路列车设计了一种全新的列车车号识别方法.系统通过对铁路现有设备的利用优化了列车图像的采集方法,同时提出用图像的色彩信息准确进行列车车牌图像定位分割和以像素面积原理为基础的搜索寻优进行列车车牌倾斜校正.在字符分割与识别部分使用了改善后的快速准确算法对列车车号进行处理.各个部分均采用改进了的针对性强、实用、快捷的算法和技术,完成了对列车车号识别的功能.     

车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四步。利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换对车牌图像进行水平校正,BP神经网络的方法进行字符识别,最后基于DELPHI7．0环境下设计开发了车牌自动识别系统。     

基于多层前馈神经网络的车牌提取方法

文中提出一种采用三层前馈神经网络提取车牌的方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法,适合于彩色及灰度图像。实验表明,该方法能准确地提取图像中的车牌。     

车辆牌照自动识别系统的开发

车辆牌照识别是智能交通系统的重要组成部分，通过车辆牌照可以检索车辆的重要信息（监视车辆的违章和车辆缴费情况等）。开发研制了车辆牌照自动识别系统，该系统通过对车辆牌照定位找出车辆牌照位置，并对车辆牌照中的字符进行分割和匹配，从而识别出车辆牌照。实验表明该系统能够实时检测和识别车辆牌照。     

Hierarchical Non-linear Image Registration Integrating Deformable Segmentation

IntroductionSegmentation and registration are two impor-tant problems in the field of medical image analy-sis. Traditionally, solutions have been developedfor each of these two problems in relative isolationfrom the other, but with increasing dependence onthe existence of a solution for the other. For exam-ple, model-based segmentation methods[1,2]need toregister individual data sets to a common frame ofreference, so that statistics about the models canbe gathered to guide the evolution of the…     

IMAGE ANALYSIS BASED ON EDGE DETECTION TECHNIQUES

IntroductionEdges are pixels where brightness changesabruptly and often used in image analysis for find-ing region boundaries.It locates sharp changes inthe intensity function.Edges detection is basic im-age features.They carry useful information aboutobject boundaries.Edges can be used for object i-dentification,image analysis and image filteringapplications as well.We shall consider as an edgethe border between two homogeneous image re-gions having different illumination.This definitionimp…     

畸变汽车牌照图像的空间校正

首先针对我国汽车版照的常规模式，提出了用Hough变换提取牌照边框参数的方法，进而求得汽车牌照四边形区域4个顶点的坐标，并且给出了利用对极坐标参数表示的直线进行Hough变换的具体途径。然后，根据畸变牌照的4个顶点和归一化汽车牌照图像的4个顶点之间的一一对应关系，求解双线性空间变换方程，进而对畸变图像进行校正。最后给出了一种图像毛刺的剔除方法。实验表明，本文介绍了的方法对畸变牌照图像的归一化可以取得良好的效果。     

机动车号牌识别的技术与应用

机动车号牌识别主要涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等学科和领域,其工作流程主要是机动车触发、图像抓拍,号牌检测、定位、字符分割和识别等步骤。如今,机动车号牌识别作为现代智能交通重要的一部分,已成为各级交通管理部门十分关注的科研课题之一。特别在公安交通管理、街面治安防控、嫌疑机动车的跟踪定位等方面,发挥着不可替代的作用。