车牌识别算法的研究与实现

介绍一种基于KL变换的车牌识别算法。算法主要由车牌分割和车牌字符识别组成。车牌分割算法利用车牌的纹理特征和形状特征来定位车牌，并采用投影的方法和先验知识实现车牌的倾斜校正和字符切分；车牌字符识别算法采用一种最优变换，KL变换来提取字符图像的特征值和特征向量，并通过计算待识别字符与各样本字符特征值的欧氏距离来实现对该字符的分类。试验结果表明此方法是正确的。     

一种基于模板匹配的车牌识别方法

提出了一种基于模板匹配的车牌识别方法，可不需分割车牌中的字符而有效识别实际系统中低质量和模糊的车牌图像中的字符，识别率可达95%，识别时间不超过1s。     

基于数字图像处理对汽车牌照自动识别系统的研究

以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用数学形态学与多特征组合分析相结合分析的基础上,运用灰度变换、边缘检测、Radon变换、投影特征等图像处理方法,分车牌检测、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,处理过程中考虑并解决了现实拍摄图像中存在的牌照倾斜等不利条件,用MATLAB软件对这些算法进行仿真,经过对多幅图像的处理实验表明,该系统识别速度快,识别率高。     

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。     

基于图像处理的车牌识别系统设计

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。     

基于投影二分法的车牌字符分割方法

在车牌字符分割中,传统的投影法对车牌图像质量的要求较高,受噪声影响较大,易造成分割字符的粘连与断裂,在一定程度上影响了车牌的识别率.针对传统投影法的不足,文章提出了一种基于投影二分法的字符分割算法,该方法能快速有效地把车牌字符准确地提取出来.实验结果表明,该方法抗干扰能力强,能有效地抑制字符的粘连,减少字符的断裂,车牌识别准确率高.     

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。     

基于视频图像的车牌定位与分割技术研究

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。     

基于多分类器--并行计算的车牌识别算法

针对已有车牌识别中技术存在的不足，提出了一种多分类器——模板匹配和神经网络并行计算的识别算法，这一方法对于汉字、英文和数字混杂、数字的识别，分别采用粗分类和面向汉字的双进程计算方法、面向字母的双进程计算方法、简单的数字神经网络方法。这些方法的采用可以缩小检索范围，充分利用模板匹配和神经网络算法各自的识别优点，提高车牌字符识别准确率，并进一步提高运算速度。     

基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法

在车牌字符分割中由于泥尘、边框、铆钉、间隔符和车牌倾斜等因素影响,字符分割往往不准确甚至错误,针对这些问题提出了一种基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法。该方法先利用水平投影进行水平初分割,再利用垂直投影特征结合先验知识进行垂直分割,最后采用局部投影法实现水平精分割。实验表明该方法可较好的解决以上问题,分割准确率高且速度快,具有较强的实用性。     

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%。     

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。     

基于彩色二值化的车牌定位方法

提出了一种基于彩色二值化的车牌定位方法。首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,同时生成一个与彩色图像大小相同的二值化状态特征矩阵,根据车牌的色彩特征,调整状态特征矩阵;再用数学形态学方法对状态特征矩阵进行填充空洞和滤除噪声的处理,并根据车牌的几何特征除去伪牌照区。该方法将图像的色彩特征与状态特征分离,充分利用车牌的色彩特征调整彩色图像的状态特征,并融合了数学形态学方法;而且将车牌的色彩特征和几何特征进行了有机的结合。实验结果表明该方法是一种有效的车牌定位方法。     

基于卷积神经网络的双行车牌识别系统

目前,车牌识别发挥在众多应用程序和许多技术已经提出。但是,他们中的大多数可以仅适用于单行车牌。在实际应用程序方案,也有现有的许多多行车牌。传统方法需要对双行车牌的原始输入图像。这是一个非常复杂场景中的难题。为了解决这个问题,我们建议一个端到端的神经网络为两个单行和双行车牌识别。是的原始输入车牌图像的分段。我们查看这些整个图像作为一个单位在要素映射后直接深度卷积神经网络。大量的实验表明我们的方法是有效的。     

基于最小二乘支持向量机的彩色磨粒图像分割

分析了磨粒的自动识别研究在铁谱技术发展和应用中的重要性。指出铁谱磨粒图像分割是磨粒自动识别的重要环节,铁谱图像所包含的彩色信息对磨粒识别和磨损形式分析非常重要。将最小二乘支持向量机LS-SVM用于彩色磨粒图像的分割,利用模糊c均值选取训练样本,把磨粒图像的R,G,B分量,同一像素点各分量的方差以及像素点邻域像素均值作为特征,对彩色磨粒图像分割,取得了很好的效果,为磨粒自动识别提供了更有效的信息。     

车牌定位及车辆特征识别研究

车牌定位及车辆识别是智能交通管理的主要研究问题.车牌定位识别,通过对图像进行预处理并结合形态学能粗略获取候选车牌位置,对符合特征的候选车牌进行筛选,精确获取车牌位置,最后采用神经网络完成字符识别过程.车辆识别采用迁移学习,采用AlexNet卷积神经网络构造出深度特征向量.形态学能够应对灰度底质量差的情形,为字符识别提供保障.车辆识别时对比直接分类图片特征,迁移学习构造的深度特征分类精度为85.13%,提高了38%,验证了迁移学习的有效性,通过KNN算法表明深度特征能够表征图片属性.针对新数据集重新提取特征、训练样本将消耗大量时间,对比迁移学习和AlexNet框架发现分类精度持平,表明了迁移学习的鲁棒性.      

快速高维均值平移算法及其在航空图像分割中的应用

随着军事伪装技术的广泛应用,如何有效提取与背景色彩接近的目标是提高航空图像目标识别能力的关键。针对背景色彩接近目标的航空图像分割问题,应用一种基于快速高维均值平移的图像分割方法对航拍图像进行处理。在包含有空间,色彩和纹理的高维特征空间中对图像进行均值平移滤波,再通过聚类方法分割图像。同时,针对特征空间维数增大带来的大计算量问题,对均值平移算法进行了改进,给出了一种基于均值平移向量预测的快速算法。实验结果表明,算法用于航拍图像分割,分割效果和运算速度均优于标准算法。     

新的汽车牌照识别系统及其成像技术

介绍了一种高性能的汽车牌照识别系统及其成像技术。系统采用了新的成像控制和闪光灯补光技术，使其成像特别适合牌照区域分割和字符识别，成像质量完全不受实际应用环境中强烈的光线变化的影响，从而达到较高的全天候识别率和实际应用的要求。给出了系统在全天候条件下的成像效果和牌照识别效果．结果显示系统可在全天候条件下获得高质量的图像。