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本论文提出了一种基于图像处理的车牌识别系统设计,系统分为三个部分,第一部分,对采集的图像进行灰度化,图像平滑,边缘检测等操作以进行预处理。第二部分,对预处理后的图片进行车牌定位,并作倾斜矫正。最后使用卷积神经网络,对车牌字符分割后提取出来单个字符的结果进行识别。 相似文献
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针对序列图像的多车牌定位问题,提出了一种综合车牌特征与梯度分析的定位算法.该算法使用灰度均衡化与中值滤波算法对图像预处理来消除噪声,利用测试样本图像提取出若干有效的车牌参教作为定位系统的输入,实现了全自动定位车牌的目的.并引入MGD梯度分析方法辅助边缘提取算法来提取车牌候选区域,利用HSV颜色模型,使用主颜色分析方法分析候选区域,并通过车牌字符纹理分析方法做进一步的判断.使用Hough轮廓检测方法计算非文本区域块的直线斜率.该算法定位效果较好,鲁棒性强,有很好的工程应用推广价值. 相似文献
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对交通控制系统中的视频图像进行了研究,利用数字图像处理技术,在对车牌图像预处理的基础上,分别利用车牌的水平投影和垂直投影找出车牌的切割位置,实现了车牌的准确定位;对定位后的车牌去除白色边框,再求得其垂直投影,避免字符粘连在一起,从垂直投影图上确定每个字符的分割位置,取得了较好的字符分割效果。 相似文献
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复杂背景下的多车牌定位技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献