复杂背景下的车牌定位方法

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一种复杂环境中的车牌定位算法

一种复杂环境中的车牌定位算法车牌定位是智能交通系统中重要的一环，它是车辆识别系统的关键步骤。

然而，在复杂环境中，如光线不均匀、天气恶劣或者车辆位置和角度变化较大时，车牌定位变得尤为困难。

因此，为了提高车牌定位的准确性和鲁棒性，在这种复杂环境下，可以采用以下算法。

首先，可以通过颜色特征进行车牌定位。

车牌通常具有特定的颜色，例如蓝色、黄色或者绿色等。

因此，可以使用颜色分割算法来提取图像中的车牌区域。

该算法首先根据颜色阈值将图像分割为不同的颜色区域，然后通过形态学操作来滤除小的非车牌区域。

最后，根据车牌的特定形状和比例进行筛选和检测。

其次，可以利用边缘检测算法来进行车牌定位。

边缘检测可以识别图像中的边缘信息，而车牌通常具有较为明显的边缘。

可以采用经典的边缘检测方法，如Canny算子，对图像进行边缘提取。

然后，根据车牌的特定形状和比例进行车牌候选区域的筛选。

此外，可以采用模板匹配的方法进行车牌定位。

模板匹配是一种基于相似度的匹配算法，可以在复杂背景下识别车牌。

首先，需要采集车牌图像的样本，然后使用特定的特征提取算法，如卷积神经网络（CNN），将车牌样本转换为特征向量。

接下来，对于待检测图像，也使用同样的特征提取算法，将图像转换为特征向量。

最后，通过计算图像特征向量与车牌样本特征向量之间的相似度来判断是否为车牌区域。

最后，可以结合多种算法进行车牌定位。

由于复杂环境下的车牌定位问题具有较高的难度，单一算法往往无法满足要求。

因此，可以采用多种算法的组合，例如，先通过颜色分割算法提取初始车牌区域，然后再使用边缘检测和模板匹配算法进行进一步的筛选和确认。

综上所述，复杂环境中的车牌定位算法可以结合颜色分割、边缘检测、模板匹配等多种方法。

同时，对于车牌定位的准确性和鲁棒性，还需要考虑光照变化、天气条件等因素，并采用适当的预处理和参数调整方法来提高算法的性能。

一种新的复杂背景下快速车牌定位方法

维普资讯
第２３卷第５期
２００７年９月
科技通报
ＢＵＵ正Ⅱ ＮＦＳＩ０ＣＥＮＣＥＡＮＤＥＣＴＨＮ００ＧＹＬ
Ｖ０＿３Ｎ．ｌｏ５２Ｓｐｅ．２００７
一
种新的复杂背景下快速车牌定位方法
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａ文章编号：０１７１（０７０ — ７５０１０ — １９２０）５００ — ６
ＡａｔＶｅｉｌｃｎｅＰｌｔｃｔｇＡｌｏｉｈＦｓｈｃｅＬｉｅｓａｅＬｏａｉｇｒｔｍｎＵｎｅｍｐｅｖｒｎｅｔｄｒＣｏｌｘＥｎｉｏｍｎｓ
ＺＨＡＮＧＺｅ — ｉｎＤＵＳｕ－ｉｈｎｑａｇ－ｈ — ｎｘ
（ｔｌｅｔｙｔｍｎｅｉｏｋｎｆｏｔｌｅａｔｎ，ｎｔｕｅｏｆｒｔｎＳｉｃｎｅｈｏｏｙＩｅｉｎｓｓａｄＤｃｓｎＭａｉｇｎｒｐｒｎｌｇＳｅｉｏＣｏＤｍｅｔＩｓｔｔｆｎｍａｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｇｉＩｏｉｅＺｅｉｇＵｉｒｉ，ａｇｈｕ３０２，ｈｎ）ｈｊｎｎｖｓｙｎｚｏ０７ＣｉａａｅｔＨ１
张振强．树新杜
（江大学浙信息学院控制系智能系统与决策研究所，州３０２）杭１０７
摘
要：针对实际应用中具有复杂背景的高分辨率数码图像下车辆牌照定位问题，提出了一种综合利
用了车牌纹理特征、几何。该方法按顺序分为图像预处理、牌照

复杂背景下的混合特征车牌定位方法

／
式、摄环境和图像类型具有较好的鲁棒性。拍
参考文献
Ｉ：ＰｏｅｄｎｆＩＥＩｔｒａｉｎｏｆｒｎｅｏｅｒｌｎｒｃｅｉｇｏＥＥｎｅｎｔａＣｎｅｅｃｎＮｕａｏｌ
国图像图形学报．０７２：１２２０（）３５３１『１广起，晓势，晓波．于图像纹理特征提取的车牌定２刘郑张基
ＰａｅＬｃｔｎＭｅｈｄＢａｅｎＮｕａｔｏｋａｄＳｔｒ — ｌｔａｉｔｏｓｄｏｅｒｌＮｅｗｒｎａｕａｏｏ
『１舟舟，树广．于分级边缘间距的实时车牌检测［．１吴李基Ｊ中］
Ｎｔｏｋ［］Ｔｉｅ，ａｗｎＣｉａ１９：３－２６ｅｒｓ．ａｉＴｉａ，ｈｎ，９５２２２３ｗＣｐ２
【ＬｉｇｈａＹ “－ｉＫＮｕ，ｔ．ｏｅＬｃｎｅ６ＵＹｎ－ｕ，Ｕ］ｊ，ＯＧＪｎｅａＡＮｖｌｉｓｅ１ｅ
维的结构元素进行闭合操作。设一步图像处理的结
果为Ａ，。结构元素为ｌｎ的Ｂ则其形态学处理过程ｘ。，
作者简介：陈伟（９６）男，士研究生，究方向为图形图像处理、算机辅助设计１８一，硕研计
④ 现计机２１．代算０１７０
针对复杂背景下的车牌精确定位．根据上述几种方法的优缺点结合车牌的特征和多种方法提出了在复杂环境下高效且适应性强的车牌定位算法。首先，根据

复杂车辆图像中的车牌定位

第ｌ８卷第ｌ２期
Ｖ０＿８ｌ１Ｎｏ１．２
电子设计工程
ＥｌｃｒｎｃＤｅｉｎＥｎｉｅｒｎｅｔｏｉｓｇｇｎｅｉｇ来自２１００年１２月
Ｄｅ．２０ｃ０１
复杂车辆图像中的车牌定位
喻晓，李慕龙，张初婧，周晓思
ｐｏｃｏｅｏｎａｅ — ｌｅａａｓ，Ｏａｂａｅａｃｒｔｌｅｓ —ｌｅｌａｉ．ｘｅｉｎｌｅｕｓｓｏｒｅｔｎｍｔｄａｄｖｌｙｖｕｎｌｉＳｓｔｏｔｎｔｃｕａｉｎｅａｏｔｎＥｐｒｊｉｈｌａｙｓｏｉｈｅｃｐｔｃｏｍｅｔｓｌｈｗａｒｔ
ＬｉｅｅＰｌｔｏａｉｎｃｍｐｅｅｃｅｉａｅｃｎｓ — ａｅｌｃｔｎｇｉｏｌｘｖｈｉｌｍｇｓ
Ｙｉ，ＩｕｌｇＺＡＧＲｎ－ｎ，ＨＯｉ —ｉＵＸａＬ — ｎ，ＨＮｅｇｉｇＺＵＸａｓｏＭｏｊｏ（ｃｏｌｆＥｅｔｎｃＩｏｍａｏ，ｈｎＵｗｍ￣，Ｗｕ：４０７，ｈａＳｈｏｌｃｏｉｎｒｔｎＷｕａｎｅｉｏｒｆｉｈｍ３０９Ｃｉ）ｎＡｂｔａｔＡｖｈｃｃｎｅｐａｃｔｇａｇｒｈｒｐｓｄｂｓｄｏｈｒｈｌｇ，ｏｏａｄｐｏｅｔｎｆａｒｓｏｓｃ：ｅｉｅｌｅｓ—ｌｔｌａｎｌｏｔｍｉｐｏｏｅａｅｎｔｅｍｏｏｏｙｃｌｎｒｃｏｅｔｅｆｒｌｉｅｏｉｉｓｐｒｊｉｕ

复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

—198— 复杂背景下的车牌定位和字符分割研究周开军，陈三宝，徐江陵(武汉理工大学自动化学院，武汉 430063)摘要：提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法，提取车牌灰度图像边缘，实验结果显示该算法检测边缘的速度快，车牌区域轮廓清晰，采用投影法确定车牌区域，用HOUGH 变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正，通过字符分割算法对车牌字符进行切割，有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。

对不同背景下的光照车牌进行了大量实验，结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割，具有较好的鲁棒性。

关键词：车牌定位；字符分割；边缘检测；车牌校正Research of Vehicle License Plate Location and CharacterSegmentation Under Complex ScenesZHOU Kaijun, CHEN Sanbao, XU Jiangling(School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063)【Abstract 】An edge detection-projection feature based algorithm to locate the LP and a vertical projection-template matching algorithm to segment the characters are proposed. The edges are detected in a gray-level vehicle image, the result of experiment shows that the speed of detecting license plate is high and the obtained contour is very legible. The LP region is located by projection method, the tilt angle of LP is corrected by Hough transform. The character is segmented by LP segmentation algorithm, and some problems are solved effectively under complex scenes. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, it conducts extensive experiments over a large number of real-world vehicle license plates.It reports that the proposed algorithms have high accuracy and robustness.【Key words 】LP location; Character segmentation; Edge detection; LP orientation correction计算机工程Computer Engineering 第33卷第4期Vol.33 No.4 2007年2月February 2007·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2007)04—0198—03文献标识码：A中图分类号：TP39车牌照自动识别技术是智能交通系统(ITS)中的重要研究课题，在停车场和高速公路收费管理中有着广泛的应用。

一种复杂背景下车牌定位算法_赵大伟

MGD = Gmax － Gmin 对应于图 3 中的梯度曲线的最大梯度差曲线如图 4 所示。
图 2 二值化后的图像
1． 2 基于先验知识的线性窗口检测算法实际环境中获取的车牌图像背景比较复杂，二
值化后的车辆图像中存在着可能与车牌区域特征相似的区域，因此需要进行进一步的验证以获取正确的车牌区域，通过车牌的先验知识可知真正的车牌区域内字符和背景的对比度强烈，字符投影的灰度值具有正负梯度交替变化的特征，可以利用图像梯度差检测可能的行，从而确定车牌的字符图像区域［3］。算法中，需要计算其相应的梯度矩阵。因为字符与背景的对比度强烈，字符区域对应的梯度值明显大于非字符的区域，如图 3 所示。
进行车牌定位之前，首先要对获取的车辆图像进行预处理，以消除或降低图像中的噪声干扰。车辆图像预处理中，图像二值化是重要的一步，它决定了是否能准确地定位出车牌候选区域。由于车牌识别系统对实时速度要求较高，为了能够快速地定位出车牌区域，所以对图像二值化时要求算法要简洁，执行速度快。经典的 Otsu 算法［2］属于全局动态的二值化方法，它会依据图像中各个像素的灰度值进行统计并分类，并使用最小二乘法进行计算，计算过程中，比较类间方差与类内方差的比值，将比值中的最大值作为阈值，通过该阈值可以正确地将图像的目标区域和背景区分开。由于处理的图像多采集于自然条件下，图像的质量受光照和天气等因素影响较大，常常存在图像不清和字符边缘模糊的情况，所以单独使用 Otsu 算法二值化时可能会影响到车牌定位的准确性。因此，本文做了大量的实验并对比各种图像阈值化算法后，在对图像二值化时采用了一种自适应的动态二值化方法，算法中的阈值是先使用 Otsu 算法计算出一个全局的阈值，然后根据图像自身的特征并通过一种反复迭代过程，迭代出一个合适的阈值 r。首先通过 Otsu 算法得到一个全局阈值并利用它对图像二值化，对二值化后的图像进行候选区检测，如果没有检测到符合条件的候选区，就改变当前这个全局的阈值，进行 r + 5，再利用改变后的阈值 r 重新对图像进行二值化，然后再对二值化后的图像进行候选区检测，重复上述过程反复迭代，直到检测到符合条件候选区个数大于或等于 1 的结果或者候选区个数始终小于 1，即无法检测到该图像符合条件区域（阈值修改操作迭代 8 次以上）。算法中，对阈值的递加（或递减） 5 个单位，是为了提高算法收敛过程和执行速度，同时又不会影响符合条件的区域的检测。通过对大量的车辆图像进行实验，实验结果表明，这种自适应的二值化算法可以满足车牌定位模块的需求。图 1 为从实际环境中获取的车辆图像，图 2 为采用上述算法二值化后

一种复杂背景下的车牌快速定位算法

2010年1月第17卷增刊控制工程Contr ol Engineering of China Jan.2010Vol.17,S 0文章编号:167127848(2010)S 020038203 收稿日期:2009210206;　收修定稿日期:2009212208 基金项目:江苏省自然基金资助项目(BK2007195) 作者简介:薛亚军(19822),男,陕西渭南人,研究生,主要研究方向为模试识别与智能交通等;姜　斌(19662),男,教授,博士生导师。

一种复杂背景下的车牌快速定位算法薛亚军,丁　勇,姜　斌(南京航空航天大学自动化学院,江苏南京　210016)摘要:针对复杂环境下的车牌定位问题,提出一种基于提升小波与形态学相结合的快速定位方法。

该方法首先对车辆图像进行预处理,包括图像灰度化,利用新的提升小波算法进行边缘检测以及二值化,然后对图像进行腐蚀、膨胀等一系列形态学处理,得到一些规则的连通区域,其次删除小连通区域,合并邻近区域,得到车牌的候选区域,最后采用可信度评价来度量候选区和车牌区的相似度确定车牌位置,最终实现车牌的快速定位。

计算机仿真结果表明,对于背景复杂的车辆图像,该方法运行速度快,车牌定位准确率高。

关　键　词:车牌定位;提升小波;形态学;可信度评价中图分类号:TP 27 文献标识码:AFast Locating A lg orith m of Vehicle License Plate Under Co mplex ScenesXU E Ya 2jun,D I N G Yong,J I AN G B in(I nstitute of Aut omati on Engineering,Nanjing University of Aer onautics &A str onautics,Nanjing 210016,China )Abstract:Based on lifting wavelet and mor phol ogy,a vehicle p late l ocati on algorithm under comp lex scenes is p resented .Firstly,p rep r ocessing is used on the vehicle i m age .A ne w lifting wavelet algorith m is used for extracti on of edge and binary transf or mati on is used .Then a series of mor phol ogical operati ons are used t o l ook for candidate regi ons that p r obably contain characters in range of sizes .Finally,the vehicle license p late can be f ound according t o credibility evaluati on .Computer si m ulati ons show that the p r oposed ap 2p r oach is very effective and fast f or l ocating vehicle p late under comp lex scenes .Key words:license p late l ocati on;lifting wavelet;mor phol ogy;credibility evaluati on1　引　言一般情况下,车牌自动识别技术实现主要分为两大关键技术:一是车牌定位;二是字符识别。

复杂背景下的车牌定位技术研究的开题报告

复杂背景下的车牌定位技术研究的开题报告
一、研究背景：
车牌识别是智能交通系统中的核心技术之一，而车牌定位则是车牌
识别的第一步，精确、高效的车牌定位能够提高车牌识别的准确率和速度，进而增强智能交通系统的运行效率和安全性。

但是，在城市道路等
复杂环境下，车牌面临着多种干扰因素，如背景光线变化、车辆遮挡、
车牌形态变化等，这给车牌定位带来了极大的挑战。

二、研究目的：
本次研究旨在探究在复杂背景下的车牌定位技术，通过采用有效的
算法和技术，提高车牌定位的准确率和鲁棒性，为车牌识别和智能交通
系统做出更好的贡献。

三、研究内容：
1.复杂背景下车牌的特征提取与分析；
2.车牌定位的算法和模型设计与实现；
3.测试与评估车牌定位的准确率和鲁棒性，并与现有的车牌定位技
术进行比较分析；
4.探索车牌定位技术在智能交通系统中的应用并进行实验验证。

四、预期成果：
通过本次研究，预计可以开发出一种在复杂背景下的车牌定位技术，具有高准确率和高鲁棒性，并能够满足智能交通系统的实际需求。

同时，本次研究也将为智能交通系统的发展做出一定的贡献，具有一定的实用
性和推广价值。

复杂环境下的车牌定位及目标真实性验证

2 . De p a rt ment of Elect ronic I n f orm ation , Tsi n g hua U ni versit y , B ei j i n g 100084 , Chi na; 3 , L aborator y of I m a ge P rocessi n g , Y ant ai V ocational Col le ge , Y ant ai 264670 , Chi na) Abstract : A locatio n met hod co mbining of t he f usio n for color and edge feat ures wit h t he o bject au2 t henticit y co nfirmatio n is p resented to solve t he p ro blem of Vehicle License Plate ( VL P) locatio n un2 der co mplex enviro nment s. The algorit hm f used by color feat ures and edge feat ures can ext ract all po ssible o bject s because t he vehicle license plate is charaterized by it s fixed colo r asso rt ment s and rich charater edges. Then , t he o bject aut henticit y co nfirmatio n by virt ue of t he feat ures of co nco mitance and co mplement is used to realize a feedback locatio n to o btain t he multi2o bject or multi2t ype o bject lo2 catio ns under co mplex enviro nment s. An experiment is undertaken wit h 981 act ual R GB color images f ro m vario us co mplex enviro nment s ,and t he experimental result s show t hat t he o bject locatio n accura2 cy is over 99 percent ,which p roves t he p ropo sed o bject locatio n met hod is effective and p ractical . Key words : license plate locatio n ; HSV colo r feat ure ; edge detectio n ; co nco mitant and co mplemence ; o bject aut henticit y co nfirmatio n

复杂背景下的车牌定位与汉字识别技术研究的开题报告

复杂背景下的车牌定位与汉字识别技术研究的开题报告一、课题背景及研究意义随着社会的发展，交通问题越来越引起广大人民的关注。

如何提高交通安全、道路流畅，是亟待解决的问题。

交通中的车辆信息对于公共安全、交通指挥、犯罪侦查等方面都具有重要的作用，其中车牌信息作为车辆身份的唯一标识，对于交通管理和违章监控具有关键意义。

但是，在实际运用中，复杂环境下车牌定位和汉字识别存在一系列问题，例如：光照条件不一、车辆颜色差异、车牌与车身的角度不同、镜头的角度、分辨率等各种因素都可能影响到车牌信息的获取。

因此，本研究拟针对复杂环境下车牌定位和汉字识别问题，提出有效的解决方案，以期提高车牌获取的准确率和可靠性，为交通管理和安全保障提供技术支持。

二、研究内容及方式本研究的主要内容为复杂背景下的车牌定位和汉字识别技术研究，具体包括以下几个方面：1.车牌定位技术的研究：通过对现有的相关研究文献进行分析和综合，选择适合的车牌定位算法，从而提高车牌定位的准确率和鲁棒性。

2.车牌预处理技术的研究：针对车牌图像中的噪声、光照不均、颜色差异等问题，采用图像处理技术进行预处理，提高车牌信息的识别率。

3.汉字识别技术的研究：通过综合考虑车牌字体、大小、倾斜角度等特征，采用支持向量机（SVM）等机器学习算法进行训练，实现汉字自动识别。

4.综合优化技术的研究：对车牌定位、汉字识别、车牌预处理等技术进行优化，并结合实际情况，对算法进行进一步改进和优化，提高整个系统的精度和鲁棒性。

本研究将采用文献研究、实验验证等方式进行，分析实验结果，并逐步完善和优化车牌定位和汉字识别算法，提高系统的识别能力和性能。

三、预期成果本研究的预期成果主要包括：1.针对复杂背景下车牌定位和汉字识别问题，提出有效的解决方案，实现车牌信息的高效获取。

2.开发高效的车牌定位和汉字识别软件，并进行实验验证，使软件的准确率、鲁棒性和可扩展性得以提高。

3.在实际环境中对车牌信息的获取效果进行实时监控和评测，为交通管理和安全保障提供支持和保障。