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国内外已有车牌识别算法分析

发布日期:2018-02-26 作者: 点击:



              一个完整的贵州车牌识别系统应包括图像预处理,车牌定位,字符分割和字符识别几个部分。  在图像预处理阶段,要实现的功能是提高得到图像的质量,首先是采用平滑滤波处理消除系统噪声,之后若要采用边缘提取,则在此步中要加强边缘。

贵州车牌识别

              现在已有的加强边缘的方法有:

              (1)利用高通滤波器加强边缘后与原图像相加;(2)利用低通滤波器取得背景后与原图像相减;对于已经进行过边缘加强的图像,再使用一定的方法进行阈值化处理,现有的阈值化处理方法主要有:(1)给定阈值阈值化;(2)最佳全局阈值阈值化;(3)自适应阈值阈值化。进行完阈值化之后,再对二值图像进行边缘提取,边缘提取的方法主要有:(1)利用sobel算子或者拉普拉斯算子等提取边缘;(2)利用CANNY算子提取边缘。至此图像预处理可能会用到的步骤就全部说明了,但并不是所有的程序都会使用所有的这些步骤,这还要根据后面选择的识别方法来定。


               车牌定位:车牌定位使用的方法主要是基于车牌颜色的定位方法。就是检测图像中的蓝色区域作为车牌的区域加以定位和提取。但这钟方法的一个缺点就是对车牌 的颜色有选择性,且图像的色彩质量要求较高;另一种方法是采用对提取边缘后的车牌图像进行反复的开闭运算,以填补字符中间的空缺,勾画出一个车牌的区域并与源图像结合提取出车牌。该方法的定位效果受车牌与结构元的相对大小影响;第三种方法是对提取边缘后的图像在水平方向上检测亮、暗变化次数,超过一定的阈值则定义为车牌区域,该方法易受噪声等因素影响。二、三两种方法由于有时会产生多于一个的候选区域,这时有的方法还会增加上检测矩形的长宽比来最终选择出车牌。 字符分割:现在广泛采用的字符分割方式是基于车牌的灰度投影曲线,曲线的波谷就是分割点。在字符分割之前,有些系统还提供了基于直方图的倾斜校正功能。 


               字符识别:现在比较流行的方法是基于BP网络的字符识别,成功率较高,但程序复杂;而一种比较简单的方法是利用模板与分割的字符想减或者是字符的矩等简单变量进行识别,虽然简单,但效果不如前者。  未来车牌识别的发展趋势依旧是向着更加智能化和高的识别成功率方向迈进,相信随着人工智能和图像处理理论的发展,这一点将不难实现。

本文网址:http://www.mp3-to-ring.com/news/464.html

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