通过对采集于各种真实环境的图像进行实验,结果表明,本文所采用的方法能达到较好的车牌定位和字符分割效果,具有一定的鲁棒性和实时性。
5.学位论文徐壮飞遗传算法在车牌识别系统中的应用研究2008
近年来我国城市智能交通系统发展得很快,车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种手段,也得到了很快的发展。<br>
本文对车牌识别技术的研究,主要的工作有三个方面:<br>
1.深入研究了遗传算法的原理及改进思想,并根据车牌区域特征适当构造适应度函数,成功地将遗传算法应用到车牌定位之中,实验效果良好;<br>
2.针对车牌定位、倾斜校正和字符分割部分的各种主流思想的不足,提出了较为行之有效的改进算法;<br>
3.深入学习了人工神经网络的基本原理,并在此基础上结合模板匹配思想实现了车牌字符的分层识别算法。<br>
6.期刊论文王国良.梁德群.WANG Guo-liang.LIANG De-qun一种新的车牌定位与倾斜校正方法-计算机应用
2008,28(7)
为了在不同条件下对车牌进行定位与倾斜校正,提出了一种基于字符特征匹配的车牌定位与倾斜校正方法.该方法考虑到我国车牌首位字符为汉字的显著特征,利用标准车牌汉字库,采用特征匹配对车牌中的汉字进行定位.由于汉字在我国车牌中的位置严格固定,因此,对汉字的成功定位,也就实现了对整个车牌的定位与倾斜校正.对不同背景、不同光照条件下的车牌进行大量实验,结果表明该方法能够准确地进行车牌定位与倾斜校正,具有良好的鲁棒性.
遗传算法是一种模拟自然界进化过程的寻优算法。自提出之日起,遗传算法的理论得到了很大程度的完善,出现了许多针对不同问题的改进型遗传算法。由于遗传算法有着解集搜索能力、寻优能力、容错能力、适应能力、隐含并行性等特点,在很多学科领域尤其是图像处理领域内,都有着很大的研究价值和实用价值。<br>
本文在详细研究了遗传算法原理和国内外车牌识别系统的基础上,结合我国车牌特点提出了一套新型车牌识别系统,取得了较好的效果。<br>
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。
7.学位论文后俊车牌图像分割与智能字符识别方法的研究2004
车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一,是实现交通管理智能化的重要环节.该文针对中国牌照的自身特点,并综合运用了图像处理、模式识别、人工智能、专家系统等技术,选择小波分析的多尺度和类人视觉特性分析处理车辆牌照图像,采用智能控制结构模仿人在字符识别过程中的视觉特点和认知心理特点,研究解决车牌识别中的准确性和可靠性问题.论文所涉及的主要内容如下:(1)图像预处理.该阶段研究图像的二值化和倾斜校正.针对局部二值化方法所产生的伪影,提出一种基于贝叶斯公式和香农最大熵原理的整体阈值和局部阈值相结合的图像二值化方法.文中还提出一种基于Radon变换估计倾斜角度的方法对二值化图像进行倾斜角度检测,以之对二值化图像实行校正.(2)车牌图像定位与分割
9.学位论文柳妮电子警察系统中车牌定位与识别技术的研究2009
随着现代交通系统的快速发展,智能交通系统已经成为当前交通管理系统的主要发展趋势。作为智能交通系统中的一组成部分--电子警察系统,在城市交通系统中起了相当重要的作用,它可以降低城市交通的管理成本,节省大量的警力和物力。车牌识别技术是电子警察系统中的一项核心技术之一,研究车牌识别技术是具有重要的理论和现实意义。
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。
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。
,同时利用车牌白点数目占据主导的特点,用一个比估计的车牌小的矩形遍历整个边缘二值图,提取出大致的车牌范围。然后进行车牌底色的判断,因为在车牌图像预处理时已经保存了车牌颜色方面的信息,在此时分析出车牌的底色有利于下一步的车牌精确定位;其次是精确定位,根据车牌颜色的像素占该候选车牌区域所有像素的比例,采用行方向和列方向上的车牌定位技术,由此得到比较精确的车牌区域;然后采用结合Hough变换和垂直投影的方法对车牌进行倾斜校正,接着对字符图像进行去除边界处理,最后对字符图像进行切分。
.提出一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下图像中车牌的定位和分割方法.为了突出车牌字符与图像中其他信号特征的差异,针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息,该文采用小波作为车牌分割工具,并定义了一个亮度矩函数,可以有效的搜寻定位牌照的上下、左右边界.(3)智能字符识别器.提出了一种仿人智能字符识别器.该识别器的设计是模仿人识别字符的行为过程,它可以根据识别对象所处的不同状态和不同环境,调整推理机的参数和采用不同的识别策略以及选择不同的反馈结构.系统同时兼顾各种识别性能指标要求.该文研究表明:混合二值化方法能较好的保留图像细节,抗噪声能力强;基于Radon变换估计倾斜角度的方法检测角度精确,校正后图像失真较小;基于小波分析和亮度矩的车牌定位方法定位准确率高,速度快;仿人智能字符识别器则能实现识别字符过程中的自适应、自校正、自学习功能等.
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。
2.学位论文张宇车牌识别系统中车牌定位与字符分割方法的研究2009
车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分,可用于公路电子收费、出入控制和交通监控等众多场合。车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三火部分。其中,车牌定位和字符分割的结果对后续成功识别字符起决定性作用。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。
根据我国车牌的基本特征,本文对车牌识别技术中的车牌定位和车牌字符识别这两个环节进行了深入的研究。
在车牌定位环节中,先对所采集的车辆图像进行一系列预处理:对图像进行灰度化、图像增强、二值化;对二值化图像进行滤波及对滤波后的二值化图像进行边缘检测;根据我国常用车牌的特征和对车牌二值化的边缘检测图像进行水平投影,确定出车牌的水平位置,再对确定好的车牌水平区域所对应的二值化图像进行垂直投影,确定出车牌的垂直位置,最终确定出车牌区域。
8.学位论文白洁车牌识别关键算法研究2006
本文针对车牌区域难以定位的问题,提出了一种基于固定颜色搭配的车牌定位算法。该算法利用车牌底色与字符颜色为几种固定搭配的特点,对彩色图像进行边缘提取,然后利用车牌区域的纹理特征定位车牌。该算法耗时少,准确率高,在各种复杂情况下定位正确率仍可达到96.8%。为了得到车牌的倾斜角以用于校正,提出一种随机直线检测法寻找车牌的边框。相比Hough变换法,该算法计算量小,耗时少。在分析了全局阈值法和局部阈值法各自优缺点的基础上,提出了两种方法相结合的图像二值化算法。该算法不仅能较好的保留图像的细节,还能有效的消除伪影的干扰。二值化后,将车牌上的多个字符分割为独立的字符图像。最后利用BP神经网络对单个字符进行识别,字符平均识别率为95.7%。
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。
北京化工大学
硕士学位论文
基于神经网络的字符识别算法研究
姓名:应用技术
指导教师:高敬阳
20100526
基于神经网络的字符识别算法研究
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。