车辆图像中的车牌定位与字符分割方法解析Word文档格式.docx
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本文在总结近年来国内外在车牌定位和字符分割领域的最新研究成果的基础上,对车牌定位及字符分割的算法进行了深入的研究。
在车牌定位时,首先对图像HSI空间的亮度分量均衡化,这样既提高了图像的亮度适用范围又不影响颜色信息。
接着利用车牌图像中字符颜色和车牌底色具有固定颜色搭配这一规律,在HSI空间中根据颜色,搜寻符合字符颜色与车牌底色搭配规律的像素点作为颜色对特征点。
然后使用动态算子进行数学形态学处理,根据车牌的形状特征,对逐行扫描得到的待定车牌区域进行分析,最后得到类车牌区域。
在字符分割之前,需要对类车牌区域进行倾斜校正,本文提出了一种针对颜色对特征点区域进行主成分分析的车牌水平校正方法。
该方法通过对车牌图像中颜色对特征点区域采样进行主成分分析,求出车牌水平方向的倾斜角度,在旋转校正时又加以填充处理,保证了图像的信息完整性。
在字符分割阶段,首先通过特征点区域的形状特征精确定位车牌区域;
接着通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进一步精确定位字符区域。
二值化的过程中针对不同颜色的车牌选取了最适合的阈值算法。
然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。
最后使用C语言构建了车牌定位与字符分割系统软件。
该软件包含上述的车牌定位、校正和分割等所有步骤。
通过大量的图片试验,特别是对存在大量干扰、光线不足及多车牌等图片的处理结果表明,本文所提出的车牌定位与字符分割算法,抗干扰能力强,实时性和稳定性好,为后续的字符识别创造了有利条件。
2.学位论文陈勇车牌定位和字符分割算法的研究与实现2006随着科学技术的发展,社会信息化程度的日益提高,交通管理智能化已成为发展的趋势。
车辆牌照识别系统的研制与开发,是影响交通系统智能化、现代化的重要因素,而车牌定位和字符分割是车牌识别中最为关键的两项技术,对整个系统的性能起着至关重要的作用。
本文在详细研究国内外各种代表性车牌定位算法的基础上,提出了一种三级定位算法。
首先基于图像能量特征对车牌区域进行粗定位,得到一组候选区域。
然后基于字符纹理特征分析对车牌候选区域进行筛选,得到车牌区域,并运用数学形态学方法对区域作二次定位。
接着利用牌照的颜色信息对定位的结果作最后的修正。
车牌倾斜、噪声、边框和铆钉以及光照不均等问题给车牌字符的分割带来了很大困难。
本文提出了一种边缘自适应滤波的牌照图像增强算法,有效抑制了噪声对字符边缘信息的干扰。
并对牌照图像的二值化方法进行了比较研究。
创新的提出了基于字符纹理区域边界检测的车牌倾斜校正算法,解决了长期以来车牌倾斜校正适应性差、精确度低的难题。
对字符笔划的平滑处理进行了改进,有效提高了平滑的适应性。
并对字符切分的算法进行了讨论。
在研究的基础上,设计和实现了车牌定位和字符分割软件模块,并对车牌定位和字符分割算法进行了测试。
车牌定位的准确率达到96.5﹪,错误率1﹪,失败率2.5﹪;
字符分割的车牌正确率达到93.45﹪,字符正确率达到98.25﹪。
实验结果表明,本文的车牌定位和字符分割算法具有较好的实用性和鲁棒性,并已在实际的工程中得到了应用。
3.学位论文刘鹏复杂背景下车牌定位与字符分割算法研究2007随着我国公路交通事业的迅猛发展,智能交通系统已经成为人们关注的焦点问题。
车牌识别技术是智能交通领域的重要课题之一,它主要包括车牌定位、字符分割、字符识别三个部分。
其中,车牌定位与字符分割算法的处理效果对字符识别起着决定性的作用。
虽然车牌识别技术的研究已经有一段时间,但现有的车牌定位算法环境适应性差,在复杂背景下存在着定位困难的问题;
字符分割算法在图片噪声较大情况下分割效果也不理想,因此车牌定位和字符分割算法的研究仍有着很深的现实意义。
本文在简要介绍国内外车牌识别技术研究现状的基础上,对车牌定位算法及字符分割算法进行了深入的研究,主要完成以下工作:
车牌的定位算法设计阶段,本文提出了一种综合利用车牌多重特征的定位算法。
该算法充分利用了车牌的纹理,色彩及车牌长宽比等特征。
经过水平梯度化,二值化,滤波,区域连通、连通域标记筛选,色彩匹配等几个步骤,最终达到了复杂背景下汽车牌照的定位。
在滤波阶段,本文设计了一种基于扫描线的多尺度模板滤波算法,收到了很好的效果。
实验结果表明本文设计的定位算法在复杂的背景下定位速度快,准确率高。
字符分割方法方面,根据车牌字符的排列规律和字符的几何特征,设计了一种混合字符分割算法,该方法综合了传统的几种分割算法。
首先利用二、三字符间波谷长并且二三字符水平方向连通的特性,初步确定前三个字符的匹配模板,并利用最大类间方差的思想计算出车牌准确的分割模板,最终实现了车
牌字符的准确分割。
4.学位论文王晓健车牌定位与字符分割算法研究及实现2009车牌识别LPR(LicensePlateRecognition)是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等技术从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。
车牌识别系统是智能交通系统ITS(IntelligentTransportationSystem)的一个重要组成部分,在公共安全、交通管理、流量观测及电子收费等方面有着重要的应用价值。
车牌识别主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三大部分。
本文就车牌定位和字符分割这两个问题进行了深入的研究。
针对车牌定位问题,本文提出了一种基于窗口搜索的车牌定位算法。
算法分为粗定位和细定位两个过程。
粗定位利用了车牌区域垂直方向的点密集分布的特征,基于垂直方向跳变点图统计固定大小窗口内的特征点数目,以此来确定初步的车牌候选区域。
细定位利用了车牌字符的排列信息,采用行扫描算法来度量车牌外侧区域与车牌区域间的间隔,以此来扩展候选区域,精确定位车牌边界。
对于倾斜的车牌图像,文章研究了一种基于旋转图像水平投影的车牌倾斜检测方法,该方法具有检测角度准确、校正时间短的优点。
字符分割是车牌识别的关键步骤,是字符识别的基础。
本文根据车牌字符的先验几何知识以及排列规则,基于垂直投影进行字符分割,有效地提取出车牌字符的单个图像。
同时,文章提出了一种基于类Haar特征的伪区域去除算法,能够有效地去除伪区域的干扰。
本文算法对车牌在图像中的位置及车牌大小没有限制,对牌照的倾斜、变形,字符的污染、模糊有较强的抗干扰能力,能达到较好的车牌定位与字符分割效果,具有一定的鲁棒性和实时性。
5.学位论文黄骥汽车牌照识别系统中车牌定位与校正及字符分割的研究2007汽车牌照识别系统是智能交通系统的核心部分,可用于公路电子收费、出入控制和车流监控等众多场合,它主要包括车牌定位、校正、字符分割和识别四个部分。
其中,车牌的定位、校正和分割对后续的字符识别有重要影响。
本文在总结近年来国内外在车牌定位、校正和分割领域的最新研究进展的基础上,对车牌定位、校正及分割的算法进行了系统的研究。
在车牌定位上,利用了车牌图像中字符和底色具有固定颜色搭配这一规律,首先在色度饱和度亮度空间(HSV空间)中判断颜色,搜寻符合车牌底色与字符颜色搭配规律的像素点作为颜色对特征点;
然后利用数学形态学进行处理,根据车牌上字符的纹理特征,对每行上的连通线段进行分析和排除;
接着对各行保留下的连通线段进行合并以确定车牌位置;
最后通过车牌区域扩张得到完整的车牌图像。
在车牌校正中,针对车牌边框对结果影响较大的问题,本文提出了一种基于颜色对特征点主成分分析的车牌水平倾斜校正方法。
该方法通过对车牌图像中的颜色对特征点进行主成分分析以求出车牌水平倾斜方向并予以校正。
水平校正之后又完成了垂直校正并确定了车牌的上下和左右边界位置。
在字符分割阶段,经过二值化、反色和滤波去噪等预处理之后再借助相关的投影信息和先验知识来确定每个字符的分割位置,并针对粘连字符进行了简单而有效的处理。
最后,用VC++编程构建了车牌定位与校正及字符分割系统的软件平台。
该平台包含了上述的车牌定位、校正和分割等所有步骤。
对实际获取的车牌进行了大量实验,获得了令人满意的结果,为后续的字符识别创造了条件。
6.学位论文宋晨光车牌定位与字符分割算法研究2005本文较深入地研究了车辆牌照自动识别系统,该系统利用图像处理、数字形态学和模式识别等技术对多种情况下的车辆牌照图像进行识别,可用于很多需要对车辆进行管理的场所。
车牌自动识别系统与传统的车辆管理方法相比,它大大地提高了工作效率,节省了人力、物力。
实现了车辆的科学化、规范化管理,同时对交通治安起着一定的保障作用,因此有着广泛的应用前景。
车牌自动识别系统由车牌图像的采集、车牌自动识别、数据库管理以及网络数据传输四个部分组成。
车牌自动识别模块按功能划分,可分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个部分。
本文主要对车牌自动识别模块中的车牌定位和字符分割算法进行了系统的研究。
在车牌定位部分,本文在分析了现有比较典型的定位方法后,提出了改进的边缘检测投影法进行车牌的定位。
在字符分割部分,在分析了现有的几种典型的分割方法后,提出了将连通区域法、投影法和固定边界法相结合的综合策略。
经大量的实验证明,本文提出的车牌定位和字符分割的算法能够达到良好的效果。
7.学位论文吴波基于数字图像处理的车牌定位与字符分割2008随着我国国民经济的高速发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高,智能交通系统(ITS己成为当前交通管理发展的重要方向,而车辆牌照识别(LPR系统作为智能交通系统的一部分起着举足轻重的作用,它在高速公路、城市道路和停车场等项目管理中占有无可替代的重要地位,它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程。
车辆牌照识别(LPR作为一个综合的实时计算机视觉系统主要包括牌照定位、字符分割和字符识别三大部分。
它的研究主要涉及到了模式识别、人工智能、计算机视觉、数字图像处理等众多学科领域。
车牌的定位与字符分割更是该系统的关键之一,由于图像场景的复杂性以及车牌位置和图像质量的不可预知性,牌照识别系统一直都未做到令人满意,所以牌照的定位分割算法一直是该领域的研究热点。
本文通过对大量资料的搜集、整理,总结了近年来国内外在车牌定位分割领域的最新研究成果和最新进展,对车牌区域的固有特征和目前的车牌定位分割技术进行了系统的研究和探讨。
着重研究了投影法定位与颜色法过滤相结合的车牌定位方法,实验结果表明该定位方法能够比较快速、准确、鲁棒地定位分割出车辆牌照。
在此基础上利用上下边框的几何特征实现了车牌倾斜校正、利用定位过程中得到的投影信息和像素颜色信息实现了边框去除,确保了单个字符切分顺利进行。
本文还对车牌图像的字符分割进行了研究,采用一种基于自适应阈值选取的垂直投影法实现了单个字符切分,较好解决了字符粘连、断裂和过切分等问题对字符分割效果的影响。
在文章的最后对后续工作的前景进行了展望。
8.学位论文杨阳车牌定位与字符分割的研究与实现2006进入新世纪,随着我国公路交通事业的快速发展,对智能交通系统的需求又进入新的阶段。
车辆本身的信息,如车牌号,车主,养路费的征收情况等是车辆自动化管理的操作对象,而车牌识别是车辆信息的获取的最主要的手段。
由此可见,车牌识别系统在智能交通领域的重要作用。
一个完整的车牌识别系统由车牌定位、字符分割和字符识别等单元组成,涉及面广。
其中车牌定位和字符分割在整个系统中起着关键性作用,它们的处理结果直接影响整个系统的精确度,鉴于此本文研究的主要内容是车牌定位与字符分割的方法。
本文中研究了两种车牌的定位方法:
第一种是基于连通域分析的车牌定位方法。
在选定的阈值范围内二值化图像,穷举其连通域轮廓,借助链码计算连通域的形状参数,筛选轮廓形状并以过滤后的轮廓中心线确定车牌位置;
第二种方法基于图像的垂直边缘特征,使用垂直方向的Prewitt梯度算子提取图像的垂直边缘,逐点以边缘点密度为衡量标准来优化边缘特征图像,最后用给定矩形面积内的击中率来确定车牌的位置。
本文在字符分割方面结合水平投影法和固定间距法,研究一种复合的分割方法,实验证明有较好地分割效果。
文中还讨论了基于Hough变换的车牌矫正方法,运用Hough曲变换检测车牌在垂直和水平方向上的倾斜角,较好地矫正了旋转和变形车牌。
9.期刊论文黄文杰.王海涛.姬建岗.HUANGWen-jie.WANGHai-tao.JIJian-gang基于公路收费系统的车牌定位与字符分割算法-电视技术2006,"
"
(2针对收费站点环境的特殊性,在使用新的边缘检测与图像二值化方法的基础上,提出了仅基于车牌特征信息进行车牌定位与字符分割的算法.经过现场检测,该算法定位与分割准确率较好,且具有很好的鲁棒性,车牌定位准确率为98.7%,字符分割正确率为99%.10.学位论文蒋传伟车牌识别系统中车牌定位与字符分割的研究2006随着我国国民经济的高速发展,国内高速公路、城市道路、停车场的建设越来越多,人们对交通控制、安全管理的要求也日益提高,智能交通系统(ITS己成为当前交通管理发展的重要方向,而车辆牌照识别(LPR系统作为智能交通系统的一部分起着举足轻重的作用,它在高速公路、城市道路和停车场等项目管理占有无可替代的重要地位,它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程。
本文对车牌识别系统中的车牌定位和车牌字符分割这两个主要问题,开展了部分研究工作。
针对车牌定位问题,提出了一种基于数学形态学的定位方法。
首先对车牌进行预处理,确定候选区域队列,然后排除候选车牌区域中的干扰区域,最后来定位真正的车牌区域,并给出了相应的算法和程序实现。
针对车牌字符分割问题,首先利用张量投票技术对获得的车牌图片进行预处理,然后引入基于连通域的字符分割方法进行分割,提出了相应的算法并程
序实现。
本文算法对牌照在图像中的位置没有限制,对牌照的倾斜、变形、字符的污染、模糊有较强的抗干扰能力,对于外界光线强度和图像对比度的变化有较强的适应能力。
引证文献(38条1.张佐.黄振尧.李志恒.盛洁.姚丹亚.朱济基于多源数据车辆身份综合判定问题研究[期刊论文]-交通信息与安全2009(32.张远夏.甘井中.蒙峭缘基于投影分布和形态学的车牌字符切分方法的研究[期刊论文]-玉林师范学院学报2008(53.陈亮.杜宇人基于字符边缘检测和颜色特征的车牌定位方法[期刊论文]-扬州大学学报(自然科学版)2008(34.夏培容.许晓飞基于混合智能算法的彩色图像模糊颜色聚类分割方法研究[期刊论文]-湖南工业大学学报2008(45.杨述斌.张阳复杂车辆图像中的车牌快速形态定位算法[期刊论文]-计算机技术与发展2008(66.朱俊梅.陈少平基于改进的投影方法的车牌图像字符分割[期刊论文]-中南民族大学学报(自然科学版)2007(47.邹永星.钱盛友.王润民基于图像特征的车牌字符分割方法研究[期刊论文]-湖南师范大学自然科学学报2007(48.陈军波.舒振宇.陈心浩基于SOPC技术的车牌识别系统设计[期刊论文]-微计算机信息2007(359.赵永辉.刘长松香港车牌识别算法设计[期刊论文]-电视技术2007(z110.徐国强基于颜色和纹理综合特征的车牌定位方法[期刊论文]-湘潭师范学院学报(自然科学版)2007(211.王锋.彭国华.赵强一种快速、高效的车牌定位方法[期刊论文]-计算机工程与应用2007(1112.张变莲.唐慧君.闫旻奇一种复杂车辆图像中的多车牌定位方法[期刊论文]-光子学报2007(113.吴舟舟.李树广视频图像中的实时车牌识别[期刊论文]-微型电脑应用2006(214.陈洁.万忠.张迎春.张晨希.张燕平.张铃无需二值化的彩色车牌峰谷分割算法[期刊论文]-计算机技术与发展2006(515.刘明军.谢宏霖.孙雪松.由枫秋车牌字符分割算法的比较研究[期刊论文]-济南大学学报(自然科学版)2006(316.王润民.钱盛友.宋平.许慧燕基于神经网络和颜色特征的车牌字符分割方法[期刊论文]-计算机工程与应用2006(2617.郭天舒.苑玮琦基于结构特征的车牌定位算法研究[期刊论文]-红外2006(618.王渊.付勇.盛翊智复杂图像中基于综合特征的车牌定位方法[期刊论文]-自动化技术与应用2006(619.何铁军.张宁.黄卫车牌识别算法的研究与实现[期刊论文]-公路交通科技2006(820.王宸昊.黄辉先.吴翼.汤红忠彩色汽车牌照的定位方法[期刊论文]-兵工自动化2006(621.陈勇车牌定位和字符分割算法的研究与实现[学位论文]硕士200622.高春敏多种特征的车牌定位方法研究[学位论文]硕士200623.刘馨月复杂背景下车牌分割技术的研究[学位论文]硕士200624.陆璐卷积神经网络的研究及其在车牌识别系统中的应用[学位论文]硕士200625.叶霆汽车牌照自动识别技术研究[学位论文]硕士200626.李艳洪基于小波和神经网络的车牌识别技术的研究[学位论文]硕士200627.劳丽聚类算法研究及在图像分割中的应用[学位论文]博士200628.陈燕龙.肖南峰车牌与人脸识别系统的设计与实现[期刊论文]-交通与计算机2005(429.燕鹏.刘长松.丁晓青.叶茂亮复杂背景下的汽车牌照自动识别系统[期刊论文]-电视技术2005(630.叶茂亮.刘长松.丁晓青.燕鹏基于笔画分析和形态学的汽车牌照定位算法[期刊论文]-电视技术2005(531.陈智君便携式万工显自动读数系统的设计研究[学位论文]硕士200532.周祥轮胎胎号自动识别系统的研究与设计[学位论文]硕士2005
33.管慧娟基于区域的图像分割方法[学位论文]硕士200534.李清顺基于过渡区的图象分割[学位论文]硕士200535.杨海廷基于纹理特征的车牌识别系统的研究与实现[学位论文]硕士200536.王琴车辆牌照提取与识别算法的研究[学位论文]硕士200537.周春霞车牌识别技术应用[学位论文]硕士200538.侯海滨.沈希忠车辆牌照识别技术的研究发展[期刊论文]-上海应用技术学院学报(自然科学版)2009(3本文链接:
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2010年7月28日
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- 车辆 图像 中的 车牌 定位 字符 分割 方法 解析