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。     

一种新的车牌图像自动识别系统

通过分析国内外图像自动识别系统在交通管理中应用的现状，指出了现行各种自动识别系统所采用技术方案的优缺点，提出了一种新的车牌图像自动识别管理系统，并对其中图像定位和字符分割核心技术的研究进行了分析比较，提供了在复杂图像中如何进行图像识别的研究新思路，使其在实践中能得到广泛应用．     

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。     

复杂背景下的汽车牌照自动识别系统

本分析了目前存在的车牌自动识别系统及其相应的问题，同时提出了一种在多分辨率下串行运算的金字塔结构的车牌自动识别系统。该系统由两个重要步骤组成：(1)结合数学形态学的字符笔画分析的车牌定位算法，(2)分析类字符连通域的字符切分算法。通过大量的实验证明该方法准确率高，鲁棒性好，速度快。用1013幅图像对该系统进行测试，正确率为95．27％，平均处理一幅图像只用0．49秒。     

批量图像采集中数字标识自动识别系统的构建

本文研究了批量采集人像时,数字标识自动识别的问题。提出了描述数字结构的n-轮廓跟踪向量的概念,建立了人像背景下数字标识自动识别系统。该系统主要由图像预处理、数字目标定位及分割、数字识别等模块构成。实验表明,本系统能够对人像背景下的数字标识进行有效的识别。     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

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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。     

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     

一种基于Windows调色板和知识聚类的彩色磨粒图像分割方法

彩色磨粒图像分割是实现摩损微粒自动识别的关键技术前提。本文从分析Ｗｉｎｄｏｗｓ系统调色板的实现机制入手，提出了一种适合于铁谱磨粒图像处理需要的色彩分割方法，并将该主展到基于知识的聚类过程，以实现彩色磨粒图像的智能分割。     

车牌识别技术实现方法初探

现代智能交通系统把计算机视觉和模式识别技术应用到车牌识别技术领域中,车牌识别是指对已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、字符分割、字符识别的过程。车牌识别系统中的关键技术在于车牌区域定位技术和字符分割与字符识别技术,探讨了车牌识别过程中的常用方法。     

车牌识别的分布式结构处理方法研究

提出了一种车牌识别的分布式结构处理方法,能合理利用车牌识别系统的资源,提高车牌识别系统的识别效率,适合于多车道大流量的实际交通系统。对车牌识别系统在交通系统的应用和推广具有重要意义。     

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。     

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车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。     

字符特征的可分性量化分析

选择字符识别的特征时要进行特征的可分性量化分析．文中分析了5种在汽车号牌识别中用到的字符特征提取方法,进行了可分性测度量化计算．采用主成分分析法对特征降维处理,可以简化可分性测度的计算,使结果更加直观清晰．测度图谱的表示方法,能较好地对字符特征进行确定及取舍．采用其中3种特征的组合,即有较好的可识别性,又可降低计算工作量．     

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.     

车辆牌照相似字符识别研究

车牌识别（License Plate Recognition,简称LPR）作为智能交通系统中的核心技术,受到国内外科研学者的广泛关注。其中相似字符的识别是车牌识别的关键技术之一,也是提高车牌识别率的重要途径。     

肿瘤图像病理诊断系统的设计

计算机辅助的肿瘤病理诊断与分析是提高病理医生工作效率的主要手段.提出了肿瘤病理诊断系统的软硬件结构,针对图像分割、图像边界跟踪和图像特征提取等功能进行了详细设计.实验结果表明,系统很好地完成了细胞图像的分割、细胞边界跟踪和重要细胞特征参数的提取,为病理医生识别病灶提供了客观依据.