数字图像处理-常用车牌定位方法的介绍和分析
数字图像处理-车牌识别-课件
与Sobel算子类似，这也是一种边缘模板，仅是模 板权系数不一样
1 1 1 M 10 0 0
1 2 1
1 0 1 和 M 21 0 2
1 0 1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
11
G i f(jm ,kn)M i(m ,n) m 1n1
输出： g(j,k)maG x 1,G {2}
快速边缘检测
在车牌系统中还常采用一种更简单的模板来提取 边缘(对于有干扰的图像效果不理想)
数字图像处理-车 牌识别
精品
一、车牌识别技术简介
车牌识别是现代交通管理的重要措施，是 智能交通系统的重要环节
内容： 车牌识别系统是采用数字摄像技术和计算 机信息管理技术，对运行车辆实现智能管 理的综合运用技术
理论基础：数字图像处理和模式识别 车牌识别技术具有典型性，容易推广到其
它识别对象
主要应用领域
高斯-拉普拉斯算子法
二阶微分算子 该算子对噪声不敏感(5×5)
2 4 4 4 2 4 0 8 0 4 2 4 8 24 8 4 4 0 8 0 4 2 4 4 4 2
输出: g(j,k)2f(j,k)
哈夫(Hough)变换提取直线
利用图像全局特性将边缘像素连接起来形成区域 封闭边界的一种方法
定位、分割后输出
下步工作是对分割输出进行字符识别
车徽边缘提取与识别
1、彩色图像灰度化
CCD摄像头输出的图像一般是24位真彩色图像，需 进行灰度化，使不同颜色车体统一化，同时实现 快速处理
两种制式都可以采用
PAL制： 亮度 NTSC制：亮度
Y 0 .2R 2 0 .7 2 G 0 0 .0 7B 71 Y 0 .2R 9 0 .5 9 G 7 0 .1 8B 14
数字图像处理-车牌识别技术
实际应用案例二
总结词
停车场管理系统
详细描述
在停车场管理中，车牌识别技术被广泛应用于车辆进出控制和停车位寻找。通过在停车场出入口安装 车牌识别设备，可以快速准确地识别进出车辆的车牌号码，实现自动计时计费、车辆进出记录等功能 ，提高停车场的运营效率和便利性。
实际应用案例三
总结词
智能安防系统
详细描述
车牌识别技术也可以应用于智能安防系统中，如小区、校园、重要场所等。通过 安装监控摄像头和车牌识别设备，可以实时监测和记录车辆进出情况，有效防范 非法入侵和车辆盗窃等安全问题，提高安防系统的可靠性和安全性。
特征提取的目的是降低数据维度，提高分类器的识别效率，同时保留足够的信息以 区分不同的车牌。
支持向量机分类器
支持向量机（SVM）是一种常用 的分类器，用于对车牌进行分类
和识别。
SVM通过找到能够将不同类别 的车牌数据点最大化分隔的决
策边界来实现分类。
在车牌识别中，SVM通常与特 征提取技术结合使用，以实现 对车牌的准确识别。
增强的目标是使车牌区域在图像中更 加突出，同时保持车牌字符清晰可辨。
常见的图像增强技术包括对比度增强、 直方图均衡化、边缘检测等，可以根 据车牌的特点选择适合的增强算法。
图像变换
图像变换是将图像进行几何变换 或频率域变换的过程，以便提取
车牌特征或进行模式识别。
常见的图像变换包括平移、旋转、 缩放、翻转等几何变换，以及傅 里叶变换、小波变换等频率域变
字符识别是车牌识别技术的最 后一步，将分割后的字符与预 定义的字符集进行匹配，以识 别出车牌上的字符。常用的识 别算法包括模板匹配、神经网 络等。
处理识别结果
详细描述
在识别出车牌上的字符后，需 要对识别结果进行处理，如去 除无关字符、合并相邻字符等 ，以提高识别准确率。
车牌图像定位与识别
专业综合实验报告----数字图像处理专业：电子信息工程班级：姓名：学号：指导教师：2014年7月18日车牌图像定位与识别一、设计目的利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。
同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。
二、设计内容和要求车牌识别系统应包含图像获取、图像处理、图像分割、字符识别、数据库管理等几个部分，能够完成复杂背景下汽车牌照的定位分割以及牌照字符的自动识别。
这里，只要求对给定的彩色车牌图像变换成灰度图像，用阈值化技术进行字符与背景的分离，再提取牌照图像。
三、设计步骤1．打开计算机，启动MATLAB程序；2．调入给定的车牌图像，并按要求进行图像处理；3．记录和整理设计报告四、设计所需设备及软件计算机一台；移动式存储器；MATLAB软件。
五、设计过程车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。
(一）对图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等1.载入车牌图像：原图2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：灰度图灰度直方图3.用roberts 算子进行边缘检测：图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。
正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。
边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts 算子。
roberts 边缘检测图4.图像实施腐蚀操作：腐蚀后图5.平滑图像：对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法来削弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。
常用的车牌识别算法
常用的车牌识别算法包括以下几种：
1. 车牌定位算法：用于确定车辆图像中车牌的位置。
这种算法通常会使用图像处理技术，如梯度信息投影统计、小波变换、车牌区域扫描连线算法等，以识别图像中的车牌区域。
2. 字符分割算法：在车牌定位后，需要将车牌中的字符进行分割。
这种算法通常会使用图像处理技术和机器学习算法，如基于深度学习的字符分割算法，以准确地将各个字符分割开来。
3. 字符识别算法：用于识别分割后的字符。
这种算法通常会使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），以对字符进行分类和识别。
4. 神经网络识别算法：大规模神经网络识别算法是一种深度学习算法，它能够同时处理车牌定位和字符识别两个任务，具有更高的准确性和鲁棒性。
5. 启发式车牌定位算法：综合利用了图像处理技术和机器学习算法，以提高车牌定位的准确性。
这种算法通常会使用一些特征选择方法，如SVM、HOG等，以将车牌区域和非车牌区域进行区分。
6. 角度偏差和光照波动控制算法：在车牌定位和字符识别过程中，车辆的角度偏差和光照波动会影响算法的准确性。
这种算法通常会使用一些图像处理技术，如滤波、归一化等，以减小这些因素的影响。
这些算法在车牌识别过程中相互配合，以实现准确的车牌识别。
车牌识别中的图像处理技术
车牌识别中的图像处理技术近年来，随着智能交通系统和物联网技术的发展，车牌识别技术在交通管理、安防监控等领域得到了广泛应用。
而车牌识别中的图像处理技术则是使得车牌识别成为可能的关键。
本文将会介绍车牌识别中的图像处理技术的相关知识。
一、车牌定位车牌识别的第一步是车牌定位。
也就是在图像中找到车牌所在的位置，这需要用到图像处理中的边缘检测和形态学处理等技术。
在边缘检测中，可以使用常用的Sobel、Prewitt边缘检测算子等；在形态学处理中，常用的有腐蚀、膨胀、开操作和闭操作等。
通过这些处理，图像中的车牌区域可以被有效地定位出来。
二、车牌图像增强车牌在拍摄过程中可能会因环境光线、拍摄姿态等原因造成图像质量不佳，因此需要对图像进行增强处理，从而提高识别准确率。
车牌图像增强的方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、中值滤波和图像分割等。
通过这些方法，车牌的图像质量得到了很大的改善，提高了识别准确率。
三、字符分割字符分割是车牌识别的关键步骤。
在字符分割中，需要将车牌中的字符分离出来，形成一个个单独的字符图像，然后将其送入字符识别模型进行识别。
字符分割的方法有多种，如基于垂直、水平投影法的分割、基于边缘检测的分割、基于聚类分析的分割等。
选择合适的分割方法可以提高识别准确率和效率。
四、字符识别字符识别是车牌识别中最核心的步骤。
在字符识别中，常用的方法有基于特征提取的方法、基于神经网络的方法、基于支持向量机的方法等。
其中，基于深度学习的字符识别方法已成为当前较为流行的方法，其具有很高的识别准确率和广泛的适用性。
五、车牌识别系统整合通过对车牌图像进行定位、增强、字符分割和字符识别等一系列处理后，就可以得到车牌号码的识别结果。
接下来就是将这些结果整合到车牌识别系统中，实现对车辆行驶的监测和识别。
车牌识别系统的整合需要考虑到系统的建设、算法的优化和硬件设备的统一等问题，这对于车牌识别系统的稳定性和实用性具有至关重要的意义。
总之，车牌识别中的图像处理技术是实现车牌识别的基础和关键，其针对车牌图像的特征和识别难点，对车牌图像进行了一系列高效、准确的处理和识别，实现了车牌的自动化识别。
图像处理技术在车牌识别中的使用技巧研究
图像处理技术在车牌识别中的使用技巧研究随着交通日益增多，车牌识别系统扮演着重要的角色，确保交通安全和管理。
图像处理技术在车牌识别中的应用已经取得了显著的进展，并且在许多实际应用中得到了广泛的应用。
本文将探讨车牌识别中的图像处理技术，并提出一些使用技巧，以提高准确性和效率。
一、图像预处理在车牌识别中，预处理是非常重要的一步，其目的是消除噪声、增强车牌图像的对比度和清晰度。
以下是一些常用的图像预处理方法：1. 图像的灰度化通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少计算量并简化后续处理步骤。
使用加权平均灰度法或者基于亮度感知的方法进行灰度化。
2. 去噪噪声会干扰车牌的识别过程，通过应用滤波算法，如中值滤波或高斯滤波，可以有效减少图像中的噪声。
3. 增强对比度使用直方图均衡化技术可以增强图像的对比度，使得车牌字符更加清晰可辨。
二、车牌定位车牌定位是车牌识别中的一个关键步骤，其目的是检测图像中的车牌位置。
以下是一些常用的车牌定位方法：1. 基于边缘检测的方法在车牌图像中，车牌和背景之间存在明显的边缘差异。
通过应用边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法或拉普拉斯算法，可以提取车牌图像的边缘特征，进而定位车牌。
2. 基于颜色的方法车牌通常具有特定的颜色特征，如中国车牌一般为蓝色。
通过分析图像中的颜色信息，可以筛选出可能的车牌区域。
可以使用颜色模型转换、颜色阈值分割等技术实现。
三、字符分割字符分割是将车牌区域中的字符分离为单个字符的过程。
以下是一些常用的字符分割方法：1. 基于投影的方法字符分割通常通过分析字符在水平或垂直方向上的投影信息来实现。
通过计算投影峰值和波谷之间的间距，可以判断字符之间的分割位置。
2. 基于联通区域的方法字符之间通常存在一定的连通性，通过分析车牌上字符的连通区域，可以实现字符的分割。
可以利用连通域标记算法或基于连通性分析的方法。
四、字符识别字符识别是车牌识别的核心步骤，其目的是将分割得到的字符识别为相应的字符。
基于图像处理技术的车牌识别与追踪算法设计
基于图像处理技术的车牌识别与追踪算法设计车牌识别与追踪是图像处理技术中的一项重要应用。
随着交通流量的增加和道路安全的重要性上升，车辆管理系统对车牌识别与追踪算法的需求也越来越大。
本文将介绍基于图像处理技术的车牌识别与追踪算法的设计，以满足这一需求。
首先，车牌识别算法是车牌识别与追踪的核心。
车牌识别的主要任务是将车牌区域从整个图像中提取出来，并准确地识别车牌上的字符。
为了实现这一目标，可以采用以下基本步骤：第一步是图像预处理。
首先，图像需要进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像，降低计算量。
接下来，可以对图像进行相应的滤波操作，以去除噪声和其他干扰。
第二步是车牌定位。
车牌定位的目标是在整个图像中准确地定位到车牌区域。
可采用技术包括边缘检测、颜色分割和形状识别等。
边缘检测可以通过Canny边缘检测算法来实现，以找到车牌的边缘特征。
颜色分割基于车牌的颜色特点，通过阈值处理和颜色分布模型来确定车牌的位置。
形状识别可以利用车牌的形状特征进行识别。
第三步是字符分割。
在车牌定位的基础上，需要将车牌上的字符分割开来，以便后续的字符识别。
字符分割可以通过垂直投影算法和基于连通区域的分割方法来实现。
垂直投影算法利用字符的垂直投影特性来实现字符之间的分割。
基于连通区域的分割方法则通过像素点的连通性来确定字符之间的边界。
第四步是字符识别。
字符识别的目标是将分割后的字符准确地识别出来。
常用的字符识别算法包括模板匹配、神经网络和支持向量机等。
模板匹配方法可以通过构建字符库和计算字符之间的相似度来实现。
神经网络和支持向量机则是利用机器学习的方法进行字符识别。
除了车牌识别算法，车牌追踪算法也是车牌识别与追踪的重要组成部分。
车牌追踪的目标是在连续的图像帧中跟踪车牌的位置和状态。
车牌追踪可以分为两个主要部分：目标检测和目标跟踪。
目标检测的目标是在连续的图像帧中检测出车牌的位置。
可以使用常用的目标检测算法，例如基于特征的方法、级联分类器或深度学习方法。
图像处理中的数学形态学算法在车牌识别中的应用
图像处理中的数学形态学算法在车牌识别中的应用随着车辆数量的不断增加，车牌识别技术在交通管理、安防监控、停车场管理等领域中扮演着重要的角色。
而在车牌识别技术中，数学形态学算法作为一种重要的图像处理工具，具有很高的应用价值。
本文将重点探讨数学形态学算法在车牌识别中的应用，以及其在该领域中的优势和挑战。
一、数学形态学算法简介数学形态学算法是一种基于形状和结构分析的图像处理方法，其基本原理是利用集合论中的膨胀和腐蚀运算来分析图像中的形状和结构特征。
其中，膨胀操作可以扩张图像中的目标物体，而腐蚀操作可以收缩图像中的目标物体。
这些基本的形态学操作可以通过组合和重复应用来提取图像中的目标物体，并进行形状分析和特征提取。
二、数学形态学算法在车牌识别中的应用1. 车牌定位车牌识别的第一步是车牌的定位，即从整个图像中准确定位车牌的位置。
数学形态学算法可以通过腐蚀和膨胀操作来消除图像中的噪声，提取出车牌的边界信息。
通过应用腐蚀和膨胀操作，可以得到一系列形状和尺寸各异的区域，而其中包含车牌的区域往往具有明显的矩形或正方形特征。
因此，通过对这些区域进行形态学分析和筛选，可以有效地定位车牌的位置。
2. 车牌字符分割车牌字符分割是车牌识别的关键步骤之一，其中车牌上的字符需要被正确分割出来以方便后续的字符识别。
数学形态学算法可以通过腐蚀和膨胀操作来分离车牌上的字符，消除字符之间的干扰。
通过应用腐蚀操作，可以收缩车牌上的字符区域，使得字符之间的间隔增大；而通过应用膨胀操作，则可以扩张字符区域，使得字符之间的间隔变小。
通过选择合适的腐蚀和膨胀操作的组合方式，可以有效地实现车牌字符的分割。
3. 车牌字符识别车牌字符识别是车牌识别的最后一步，其中车牌上的字符需要被分析和识别出来。
数学形态学算法可以通过应用开运算和闭运算操作来修复和增强字符区域的形态特征，从而提高字符识别的准确性。
开运算可以消除字符区域之外的噪声，平滑字符区域的边界；而闭运算则可以填充字符区域中的空洞，增强字符区域的连通性。
基于图像处理的车辆牌照识别算法研究与应用
基于图像处理的车辆牌照识别算法研究与应用概述：车辆牌照识别算法是一种基于图像处理的技术，用于从车辆图片中自动识别和提取车辆牌照信息。
随着交通管理的数字化和智能化，车辆牌照识别算法在交通管理、智能交通系统、安全监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍车辆牌照识别算法的研究现状和发展趋势，探讨其在实际应用中的一些典型方法和技术。
一、车辆牌照识别算法的研究现状1.1 图像预处理图像预处理是车辆牌照识别的第一步，其目的是提高图像质量并减少识别误差。
常见的图像预处理方法包括图像增强、灰度化、滤波和边缘检测等。
这些技术可以提高图像的对比度、去除干扰噪声，并增加牌照的边缘信息，有助于后续的识别过程。
1.2 牌照定位牌照定位是车辆牌照识别的关键步骤之一，其主要目的是在车辆图像中准确地定位出牌照的位置，使得后续的牌照识别可以在牌照区域内进行。
常用的牌照定位方法有基于边缘检测、颜色特征和形态学操作等。
这些方法通过对图像进行分析和处理，可以准确地定位出牌照的位置。
1.3 字符分割字符分割是车辆牌照识别的关键环节之一。
由于车辆牌照上的字符存在大小、间距等变化，因此需要对牌照中的字符进行分割，使得后续的字符识别可以进行。
常见的字符分割方法包括基于投影、基于连通性、基于灰度切分和基于深度学习等。
这些方法可以将牌照中的字符分割出来，并减少字符间的干扰。
1.4 字符识别字符识别是车辆牌照识别的最后一步，其主要目的是将字符图像转化为字符编码，实现对车辆牌照信息的提取和识别。
在字符识别过程中，常用的方法有基于模板匹配、基于特征提取和基于深度学习等。
这些方法可以将字符图像与已知的字符模板进行匹配或者提取特征，从而实现对字符的识别。
二、车辆牌照识别算法的应用2.1 交通管理随着城市交通的日益发展和拥堵问题的加剧，车辆牌照识别算法在交通管理中发挥着重要作用。
通过利用车辆牌照识别技术，交通管理部门可以实时获取交通流量信息、违法行为的牌照记录等，从而提高交通安全和管理效率，并为交通规划和控制提供决策参考。
图像处理中的车牌识别算法使用教程
图像处理中的车牌识别算法使用教程车牌识别是图像处理领域中的一个重要应用，它可以在道路交通管理、智能停车系统等领域起到关键作用。
本文将向您介绍一种常用的车牌识别算法，并提供详细的使用教程。
一、算法概述基于深度学习的车牌识别算法是当前最先进的方法之一。
它通过训练神经网络模型，将图像中的车牌区域进行定位和识别。
该算法具有较高的准确性和稳定性，适用于不同场景下的车牌识别任务。
该算法的工作流程如下：1. 数据收集：收集包含不同车牌样本的数据集，并进行标注。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括裁剪、缩放、增强等操作，以减少干扰并提高模型的鲁棒性。
3. 模型训练：使用收集到的数据集，通过深度学习算法训练车牌识别模型。
常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch等。
4. 车牌定位：使用训练好的模型，在图像中定位车牌区域。
该步骤通常使用滑动窗口或卷积神经网络进行实现。
字符是什么。
常见的方法包括连接主义匹配算法（Connectionist Temporal Classification, CTC）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。
6. 后处理：对识别结果进行后处理，包括字符校正、车牌格式化等操作，以提高整体识别效果。
二、算法使用教程下面是一个基于Python编写的车牌识别算法的使用教程：1. 准备环境：首先，您需要在计算机上安装Python及相关的深度学习库，如TensorFlow、Keras等。
可以使用Anaconda来管理Python环境，以便简化安装过程。
2. 数据集准备：准备一个包含车牌图片及其标注的数据集。
标注可以使用文本文件记录每个图片的车牌号码。
确保数据集的规模足够大，并包含不同场景下的样本。
3. 模型训练：使用收集到的数据集，训练车牌识别模型。
可以选择预训练模型作为基础网络，并针对自己的数据进行微调。
训练过程需要一些计算资源，可以考虑使用GPU加速。
基于图像识别的车牌追踪与定位
基于图像识别的车牌追踪与定位近年来，随着科技的不断发展，以图像识别技术为代表的人工智能技术已经成为串联各个行业的纽带。
而在交通领域，基于图像识别的车牌追踪与定位成为了一个备受关注的热门话题。
这一技术能够快速准确地追踪车辆，帮助交通部门进行违规行为的监测和执法，优化交通运营，提升城市管理水平。
一、车牌追踪技术的基本原理车牌追踪技术的基本原理是对车辆进行图像采集，并对车辆的车牌进行识别和追踪。
这一过程中，需要充分利用图像识别、计算机视觉、模式识别等技术的优势，快速准确地完成车辆的追踪和车牌的识别，以便进行进一步的分析和处理。
二、车牌追踪技术的应用场景车牌追踪技术的应用场景非常广泛。
在交通领域，它可以用于实现城市交通智能化管理，可以帮助监测车辆的行驶状况，提高路口通行效率，降低道路拥堵状况。
此外，还可以用于实现车辆违规行为的监测和执法，提高城市的治理水平。
在安保领域，车牌追踪技术可以用于实现进出口管理系统，提高采集、查询和比对人员信息的效率和准确性。
同时，在商业智能等领域，也可以利用车牌追踪技术进行客流统计，行为分析，为商业决策提供帮助。
三、车牌追踪技术的优缺点车牌追踪技术的优点在于，它可以快速、准确地进行车辆追踪和车牌识别。
同时，它还可以实现远程监测和控制，在一定程度上取代了人力巡逻。
这一技术可以大幅度提升交通管理和安保管理的效率和精度，减轻了人力和物力的负担，是一项非常重要的技术创新。
然而，车牌追踪技术的应用也存在着一些问题。
首先，由于图像处理的技术复杂度较高，因此车牌追踪技术在开发上相对较难。
其次，存在一些技术难题，如对复杂场景和不同天气条件下的车辆进行追踪和识别，目标物体的形态变化等。
需要专门的算法和技术支撑，这也暴露出技术的不足之处。
四、未来车牌追踪技术的发展方向随着技术的不断创新和发展，基于图像识别技术的车牌追踪技术将有更广阔的发展前景。
未来，这一技术将会更好的应用于城市交通管控、尤其是城市快速路监测等场景，进一步推动智慧城市建设的进程。
基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统
基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统车辆牌照识别和车牌追踪系统是一种基于图像处理的技术，用于自动识别和追踪车辆牌照。
它的应用范围广泛，涵盖了交通管理、安防监控、智能停车、智能交通等领域。
本文将对基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统进行详细介绍。
一、背景介绍随着车辆数量的快速增长，传统的人工识别车牌的方式已经无法满足实际需求。
因此，车辆牌照识别和车牌追踪系统应运而生。
该系统利用计算机视觉和图像处理技术，将车牌中的字母和数字识别出来，并将识别结果用于后续的车牌追踪任务。
二、车辆牌照识别系统车辆牌照识别系统主要包括图像采集、车牌定位、车牌识别和字符识别等步骤。
首先，需要进行图像采集。
通过摄像头或者视频设备，获取车辆的图像数据。
图像采集过程中需要注意图像质量，以保证后续的车牌识别准确性。
接下来，进行车牌定位。
车牌定位是指从采集的图像中确定车牌的位置。
通常，车牌具有固定的形状和大小，可以通过图像处理算法来提取出车牌的特征并确定其位置。
然后，进行车牌识别。
车牌识别是指从定位的车牌图像中识别出车牌中的字母和数字。
车牌识别算法主要利用图像分割、特征提取和模式识别等技术，对车牌图像进行处理并识别出其中的字符信息。
最后，进行字符识别。
字符识别是指将车牌中的字母和数字转化为文本信息。
通常，字符识别算法采用模式匹配和机器学习等技术，通过训练模型来实现。
三、车牌追踪系统车牌追踪系统主要是基于车辆牌照识别系统的结果，对车辆进行跟踪追踪。
首先，需要建立一个车牌数据库。
将车辆牌照识别系统识别出的车牌信息存储在数据库中，包括车牌号码、车辆类型、颜色等信息。
接下来，进行车辆跟踪。
车辆跟踪是指在连续的图像帧中，根据识别出的车牌信息来追踪车辆的运动轨迹。
车辆跟踪算法通常采用目标检测和运动分析等技术，通过比对连续帧之间的差异来确定车辆的位置和运动信息。
最后，进行车辆识别和属性提取。
根据车牌数据库中存储的信息，对追踪到的车辆进行识别和属性提取，包括车辆品牌、型号、所有人等信息。
图像处理车牌识别定位
《车牌定位》专业：计算机科学与技术学号：19100211姓名：叶超日期： 2013年5月车牌定位一、引言机动车车牌自动识别是智能交通控制系统中的一个重要组成部分，可广泛用于高速收费站、停车场管理、十字路口违章车辆记录等领域。
车牌识别的方法有很多，主要分为几大类，有基于彩色的方法、基于灰度梯度的方法、基于搜索车牌边框的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学的方法。
二、车牌识别的一般方法识别。
通俗来讲就是，第一步找到车牌在图片中在哪一块区域，第二步将找到的区域图片分割成一个个的字符，第三步识别每个字符并得出最终的结果。
本文主要就车牌定位方法做一些研究和说明。
三、车牌定位车牌定位有多种方法，前文已经讲过。
本文主要使用灰度边缘检测的方法来定位车牌。
流程：（1）打开图片第一步，打开图片，不用说，直接打开图片就好。
本文所配程序为winform 程序，直接将图片绑定到picturebox 控件上显示。
（2）预处理预处理的作用是将图片变得有利于处理，比如彩色图像信息量比较大，可以转化为灰度图像；图像中噪点比较多不利于后期处理，可以进行去噪处理。
①灰度化将彩色图像转化为灰度图像，用到一般简单的彩色转灰度的公式：gray = (int)(c1.B * 0.114 + c1.G * 0.587 + c1.R * 0.299) ，其中c1是box1.GetPixel(i,j)即为遍历的每个点。
然后用双重循环将每个点的RGB颜色重新赋值，c2 = Color.FromArgb(gray, gray, gray); box2.SetPixel(i, j, c2);②去噪去噪是为了去除数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响。
去噪的方法有很多，这里采用效果较好的高斯滤波去噪。
高斯去噪主要就是用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
这里模型取中心点的八联通区域，采用加权平均。
车牌定位常见方法介绍与分析
多媒体技术及其应用
本栏目责任编辑： 唐一东
（ ５） 对侯选字符块进行分析与分解， 以确定真正的字符块， 进而提取牌照区域。
４ 各种车牌定位方法的比较
到目前为止国内外的科研人员针对车牌定位已提出了多种方法， 他们有一定的优点， 但也有不足之处。 ４．１ 基于纹理分析的定位方法
该算法对于牌照倾斜或变形以及光照不均、偏弱或偏强有很好的效果 ， 但对噪声敏感， 对于背景复杂的图像可以结合垂直投影 的方法来得到真正的车牌区域， 该区域同时具备以下特点：
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｔｅｘｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ；ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ；ｗａｖｅｌｅｔ ａｎａｌｙｓｉｓ； ｃｏｌｏｒ ｆｅａｔｕｒｅ
１ 引言
车辆牌照识别（Ｃａｒ Ｌｉｃｅｎｓｅ ＰｌａｔｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ＣＬＰＲ） 是实现智能交通系统的关键技术， 在交通系统管理中有着不可替代的作用。 其任务是处理、分析汽车牌照图像， 自动识别汽车牌号。可用于检索车辆的各种重要信息， 记录车辆的违章或用于收费等。其核心技 术在近年有了飞速的发展， 但在提高识别正确率及系统稳定性方面仍然是一个研究热点。在 ＣＬＰＲ 系统中， 主要分车牌定位、字符 切分和字符识别 ３ 部分， 其中车牌定位是系统的关键， 其定位正确率将大大影响整个系统的最终识别性能。目前车牌定位的方法多 种多样， 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法， 基于边缘检测的方法， 基于数学形态学定位， 基于小波分析定位以及基于彩色 图像定位等。 这些方法各有所长。
多媒体技术及其应用
本栏目责任编辑： 唐一东
车牌定位常见方法介绍与分析
数字图像处理-汽车牌照自动识别要点
数字图象处理题目：汽车牌照自动识别学院：计算机科学与信息学院专业：_______网络工程_______目录1 实验目的 (1)2 实验原理和方法 (1)3 实验内容和步骤 (1)3.1 牌照定位 (1)3.2 牌照字符分割 (2)3.3 牌照字符识别 (2)4 实验数据 (2)4.1 源程序 (2)4.2 运行结果 (7)4.2.1 牌照定位 (7)4.2.2 牌照字符分割 (9)4.2.2 牌照字符识别 (10)1 实验目的1.分析汽车牌照的特点，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。
2.将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。
2 实验原理和方法牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
3 实验内容和步骤为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
3.1 牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
基于数字图像处理技术的车牌识别技术研究
基于数字图像处理技术的车牌识别技术研究随着数字图像处理技术的发展，基于数字图像处理技术的车牌识别技术已经越来越成熟。
本文将从技术原理、发展历程、应用前景等方面进行探讨。
一、技术原理基于数字图像处理技术的车牌识别技术是通过图像获取、特征提取、匹配识别等过程实现对车牌的快速准确识别和提取的技术。
其核心技术是数字图像处理，主要包括以下几个方面：1.图像获取：通过摄像机、高分辨率相机等设备获取车辆图片，然后对图片进行处理。
2.预处理：对图像进行灰度化、去噪、二值化、图像增强等操作，以提高图像的质量和清晰度。
3.特征提取：针对不同的车辆和车牌，提取不同的特征，比如车牌号码、车牌颜色、车牌字体、大小等，以便后续处理和识别。
4.识别匹配：使用模式识别、人工智能、机器学习等技术对提取的特征进行分析和识别，实现对车牌号码的准确识别。
二、发展历程数字图像处理技术的应用在车牌识别领域可以追溯到上世纪90年代。
在那个时候，人们只是简单地使用黑白相机和一些简单的图像处理算法，提取车牌的高度和长度等信息，进行简单的识别。
随着技术的发展，2000年左右，出现了一些基于嵌入式系统的车牌识别方案，可以在道路上实现对车辆的自动监测和识别。
2005年以后，随着数字图像处理技术的成熟，车牌识别技术得到了极大地发展。
这个时候已经有一些算法可以实现对车牌号码的自动识别，并且具有一定的准确度和鲁棒性。
2010年至今，随着深度学习、人工智能等技术的发展，车牌识别技术已经非常成熟，并且在现实生活中得到了广泛的应用，比如智慧城市交通管理、车辆管理、车位管理等方面。
三、应用前景基于数字图像处理技术的车牌识别技术具有广泛的应用前景。
以下是其中的一些方面：1. 智慧城市交通管理：在城市交通治理中，车牌识别技术可以帮助管理部门实现对违章车辆和黑车的自动监测和管理，提高交通管理效率和管理水平。
2. 车位管理：车牌识别技术可以应用在停车场和小区停车场等地方，实现对车位和车辆的自动识别和管理，帮助车主快速找到空车位。
车牌定位
数字图像处理车牌识别班级：信工1301 姓名：雷鹏沛学号：2013014350数字图像处理——车牌定位信工1301 雷鹏沛2013014350要求：对图像自动车牌定位的方法进行简述，并针对如下图像，提出车牌定位的方案和初步结果，内容需包括：1）问题描述及分析；2）车牌定位方法概述；3）拟采用的方法及选用理由；4）方法可行性分析及初步结果。
（40）1）问题描述及分析：描述：从给定个一张汽车图片中将车牌定位并提取出来。
分析：汽车车牌可以看成长宽比在一定变化范围内的一个矩形区域，我们只要将一定范围的长宽比的矩形定位即可。
2）车牌定位方法概述：根据车牌特点，一般采用的车牌定位算法有：1.基于纹理分析的定位方法：该算法对于牌照倾斜或变形及光照不均匀、偏弱或偏强有很好的效果，但对噪声敏感。
2.基于形态学的定位方法：该方法提高了车牌图像分割的准确度但精度不理想，所以必须结合其他定位方法进行精确定位，可与边缘特征分析相结合提高车牌区域定位的精确度。
3.基于边缘检测的定位方法：该方法的定位准确率较高，反应时间快，能有效去掉噪声，并且在多车牌图像的情况下定位速度也很快。
4.基于小波变换的定位方法：利用小波变换去噪效果好，结合其他定位方法在车牌图像检测定位中，能较为快速、有效地从复杂噪声背景中将待识别的车牌分割出来。
5.基于图像彩色信息的定位方法：彩色信息的使用可以提高车牌定位的成功率。
但是在夜晚、下雨天或大雾天是车牌区域容易有残洞，定位效果不理想。
3）拟采用的方法及选用理由：本文采用的方法为基于边缘检测定位算法结合数学形态学的定位方法。
选用理由：基于形态学的定位方法提高了车牌图像分割的准确度但精确度不理想，而基于边缘检测的定位方法准确率较高，反应时间快，故将两者结合起来进行车牌检测。
4）方法可行性分析及初步结果1.基本方法为：图像输入->预处理->特定矩形的定位。
其中，预处理包括图像的灰度变换，滤波，边缘提取，图像形态学处理等。
使用计算机视觉技术进行车牌识别的技巧与方法
使用计算机视觉技术进行车牌识别的技巧与方法随着计算机视觉技术的快速发展，车牌识别成为了一个重要的应用领域。
车牌识别技术可以应用于交通管理、停车场管理、违章监控等领域，极大地提高了工作效率和安全性。
在本文中，我们将介绍一些使用计算机视觉技术进行车牌识别的技巧与方法。
1. 图像预处理在进行车牌识别之前，首先要对图像进行预处理。
这一步骤有助于提高后续识别的准确性。
常见的图像预处理方法包括图像增强、降噪和灰度化。
图像增强可以通过调整图像的亮度、对比度和色彩来增强图像的清晰度。
降噪可以通过滤波器来减少图像中的噪声，例如使用高斯滤波器或中值滤波器。
将图像转换为灰度图像有助于简化后续的图像处理，可以通过将RGB图像的三个通道取平均值来实现。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别的第一步，它的目标是从整个图像中准确地定位车牌区域。
常见的车牌定位方法有基于颜色的定位和基于边缘检测的定位。
基于颜色的定位方法通过提取车牌的颜色特征来定位车牌区域。
车牌一般都具有特定的颜色，例如蓝色、黄色等。
可以通过设置阈值来提取出与车牌颜色相似的区域，并通过形态学操作来进一步优化车牌的定位结果。
基于边缘检测的定位方法则通过检测图像中的边缘来定位车牌区域。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
通过检测到的边缘，我们可以确定车牌区域的大致位置，并进一步优化定位结果。
3. 字符分割在车牌定位之后，下一步就是对车牌进行字符分割。
字符分割的目标是将车牌上的字符区域从整个车牌图像中分割出来。
字符分割的准确性对于后续的字符识别至关重要。
字符分割可以通过基于投影的方法来实现。
投影法是将图像在水平或垂直方向上的亮度分布投影到一维空间中，然后通过分析投影图像的峰值和谷值来进行字符分割。
另一种常见的字符分割方法是基于连通区域的方法。
通过将连通区域分析应用于字符区域，我们可以将字符从车牌图像中分割出来。
连通区域分析可以通过计算连通区域的宽度、高度和长宽比来判断是否为字符区域。
数字图像处理-汽车牌照自动识别
数字图象处理题目：汽车牌照自动识别学院：计算机科学与信息学院专业：_______网络工程_______目录1 实验目的 (1)2 实验原理和方法 (1)3 实验内容和步骤 (1)3.1 牌照定位 (1)3.2 牌照字符分割 (2)3.3 牌照字符识别 (2)4 实验数据 (2)4.1 源程序 (2)4.2 运行结果 (7)4.2.1 牌照定位 (7)4.2.2 牌照字符分割 (9)4.2.2 牌照字符识别 (10)1 实验目的1.分析汽车牌照的特点，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。
2.将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。
2 实验原理和方法牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
3 实验内容和步骤为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
3.1 牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
如何使用图像处理算法进行车牌识别
如何使用图像处理算法进行车牌识别随着人工智能技术的飞速发展，图像处理算法被广泛应用于各个领域。
其中，车牌识别也是图像处理算法的重要应用之一。
车牌识别技术的出现，不仅可以提高道路交通的安全性和减轻警力的负担，还可以应用于智能停车、配送等领域。
本文将介绍如何使用图像处理算法进行车牌识别。
一、车牌识别技术概述车牌识别技术是利用计算机对车牌图像进行处理和分析，从而实现对车牌的识别和识别结果的输出。
车牌识别技术主要包括图像获取、图像预处理、特征提取和分类识别四个步骤。
其中，图像获取是指使用现有技术获取车牌图像的过程，如使用摄像头、监控摄像头等收集车辆信息；图像预处理是指对车牌图像进行去噪、均衡化等操作，使图像质量更好；特征提取是指从车牌图像中提取识别特征，如颜色、形状、字符等；分类识别是指利用特定的分类器将车牌图像识别为具体的车牌号码。
二、车牌识别算法在车牌识别技术中，常用的算法有边缘检测算法、形态学处理算法、颜色空间变换算法、字符分割算法、机器学习算法等。
1、边缘检测算法边缘是图像中像素灰度值快速变化的位置，是分割物体的基础。
边缘检测是图像处理中的基本操作之一，其目的是通过寻找图像中的边缘来描绘物体的轮廓。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Laplacian算子、Canny算法等。
2、形态学处理算法形态学处理是一种基于集合论的非线性图像处理技术。
常用的形态学处理算法有膨胀、腐蚀、开操作、闭操作等。
用形态学处理算法处理车牌图像可以提高车牌边缘的清晰度，增强车牌区域的连通性。
3、颜色空间变换算法颜色是图像中重要的特征之一，车牌的颜色是识别车牌的重要依据之一。
因此，车牌识别中常用的颜色空间变换算法有RGB空间变换、HSV空间变换、YCbCr空间变换等。
4、字符分割算法字符分割是车牌识别技术中最为关键的环节之一，其目的是将车牌上的字符分割出来，为后续的字符识别做准备。
常用的字符分割算法有基于边缘的字符分割、基于颜色和形状的字符分割、基于模式识别的字符分割等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
车牌识别LPR(License Plate Recogniti ON)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像，定位、分割牌照字符，最后自动识别牌照上的字符。
为了保证汽车车牌识别系统能在各种复杂环境下发挥其应有的作用，识别系统必须满足以下要求:
(1)鲁棒性:在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。
(2)实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。
车牌识别技术的关键在于车牌定位、字符分割和字符识别三部分，其中车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个LPR系统识
别率的主要因素，是车牌识别技术中最为关键的一步。
目前车牌定位的方法多种多样, 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、 基于边缘检测的方法、 基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于彩色图像定位等，这些方法各有所长。
1、车牌目标区域特点
车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。
车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。
从人的视觉角度出发，我国车牌具有以下可用于定位的特征:
(1)车牌底色一般与车身颜色、字符颜色有较大差异;
(2)车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框;
(3)车牌内字符有多个，基本呈水平排列，在牌照的矩形区域内存在丰富的边缘，呈现规则的纹理特征;
(4)车牌内字符之间的间隔较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在较大的跳变，字符本身和牌照底内部都有比较均匀的灰度;
(5)不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长宽比在一定的变化范围内，存在1个最大值和1个最小值。
以上几种特征都是概念性的，各项特征单独看来都非车牌图像所独有，但将它们结合起来可以唯一地确定车牌。
在这些特征中，颜色、形状、位置特征最为直观，易于提取。
纹理特征比较抽象，必须经过一定的处理或者转换为其他特征才能得到相应的可供使用的特征指标。
通常文字内容特征至少需要经过字符分割或识别后才可能成为可利用的特征，一般只是用来判断车牌识别正确与否。
2 、常用的车牌定位算法
根据车牌的不同特征，可以采用不同的定位方法。
目前车牌定位的方法很多，最常见的定位技术主要有基于边缘检测的方法、基于彩色分割的方法、基于小波变换的方法、基于遗传算法的方法、基于数学形态学的车牌定位和基于灰度图像纹理特征分析的方法等，在此对几种常用的定位算法进行简单的介绍。
2.1 基于边缘检测的车牌定位方法
所谓“边缘”就是指其周围像素灰度有阶跃变化的那些像素的集合。
“边缘”的两侧分属于两个区域，每个区域的灰度均匀一致，而这两个区域的灰度在特征上存在一定的差异。
边缘检测的任务是精确定位边缘和抑制噪声。
检测的方法有多种, 例如Roberts 边缘算子、Prewitt 算子、Sobel 算子以及拉普拉斯边缘检测。
这些方法正是利用物体边缘处灰度变化剧烈这一特点来检测图像的边缘。
各算子对不同边缘类型的敏感程度不同, 产生的效果也不同, 经过大量实验分析可知, Roberts边缘算子是一种利用局部方差算
子寻找边缘的算子, 定位比较精确; Prewitt算子和Sobel算子对噪声有一定的抑制能力, 但不能完全排
除伪边缘; 拉普拉斯算子是二阶微分算子, 对图像中的阶跃型边缘点定位准确且具有旋转不变性, 但容易丢失一部分边缘的方向信息, 同时抗噪能力较差。
针对不同的环境和要求, 选择合适的算子来对图像进行边缘检测才能达到好的效果。
具体定位流程如图1所示。
图1 基于边缘检测的车牌定位流程
该方法的定位准确率较高、 反应时间短、 能有效去掉噪声, 适合于包含多个车牌的图像, 在多车牌图像的情况下定位速度也很快。
但是对车牌严重褪色的情况, 由于检测不到字符笔画的边缘会导致定位失败，在有外界干扰以及车牌倾斜时，定位后的区域比车牌稍大。
2.2基于彩色分割的车牌定位方法
基于彩色分割的车牌定位方法由彩色分割和目标定位等模块组成，采用多层感知器网络对彩色图像进行分割，然后通过投影法分割出潜在的车牌区域。
在进行彩色分割时采用神经网络模型，一般图像采用RGB三原色，但RGB三原色中两点的欧氏距离与颜色距离不成线性比例。
为了更好地进行彩色分割，将RGB 模式的彩色图像转化为HSI模式，即色调、饱和度和亮度，然后对输出图像的饱和度作调整。
为了减少计算量，将彩色图像抽稀后再进行模式转化。
同时，为了减少光照条件对图像分割产生的影响，采用对数方法进行彩色饱和度调整。
然后对模式转化后的彩色图像进行彩色神经网络分割，最后根据车牌底色及长宽比等先验知识，采用投影法分割出合理的车牌区域。
当获取的彩色图像质量较高时，尤其是车牌区域颜色与附近颜色差别较大时，准确率将有所下降。
该定位算法正确率较高，但由于采用了神经网络计算法，当区域颜色与附近颜色相似时，计算速度较慢。
具体定位流程如图2所示。
图2 基于彩色分割的车牌定位流程
2.3基于小波变换的车牌定位方法
小波分析是一种应用于图像处理的重要分析工具, 具有“显微镜”的特性。
小波分析的多分辨率特性使得小波分解系数在不同方向的高频子波系数具有不同特性, 因此利用方向小波能够反映出图像在不同分辨率上沿任一方向变化的情形。
小波分析的多尺度分解特性更加符合人类的视觉机制。
小波变换的基本思想是将原始信号经过伸缩、平移等运算分解为一系列具有不同空间分辨率、不同频率特性和方向特性的子带信号, 这些子带信号具有良好的时频特性, 通过利用这些特性可以实现对信号的时域、频域的局部分析。
目前利用小波分析的车牌定位算法大多是利用小波变换与其他多种方法相结合来实现更准确、快速的定位。
例如基于小波分析和数学形态学的车牌定位方法，该方法通过小波多尺度分解提取出纹理清晰且具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图，然后利用车牌目标区域具有水平方向低频、垂直方向高频的的特点实现子图提取，最后用数学形态学方法对小波分解后的细节图像进行一系列的形态运算，进一步消除
无用信息和噪声，以确定车牌位置。
该方法在噪声较小的情况下定位效果好，分割精度高；其缺点是速度较慢，且在噪声较大时误定位机率也随之增大。
具体定位流程如图3所示。
图3 基于小波变换的车牌定位流程
2.4基于遗传算法的车牌定位
基于遣传算法的车牌定位方法利用遗传算法对图像进行优化搜索，结合区域特征矢量构造适应度函数，最终寻找车牌区域的最佳定位参量。
车牌定位是寻找一个符合“车牌区域特征”最佳区域的过程，本质上就是从参量空间寻找最优定位参量的问题，而寻找参量空间的最优解正是遗传算法所擅长的。
但是在实时系统中，车牌定位速度受遗传算法中迭代次数的影响很大。
具体定位流程如图4所示。
图4 基于遗传算法的车牌定位流程
2.5基于数学形态学的车牌定位方法
数学形态学图像处理的基本思想是利用一个结构元素来探测一个图像, 看是否能将这个结构元素很好地放在图像内部, 同时验证填放元素的方法是否有效。
腐蚀、膨胀、开启和关闭是数学形态学的基本运算。
具体定位流程如图5所示。
图5 基于数学形态学的车牌定位流程
基于数学形态学的车牌区域定位方法不能精确确定车牌左右边界的位置, 所以必须结合其他定位方法进行精确定位。
例如基于数学形态学和边缘特征的车牌定位方法, 这种方法先对车牌图像进行预处理, 然后基于垂直方向结构元素的腐蚀运算进行滤波, 再用闭合运算来填补车牌区域内细小孔洞, 进而增强车牌区, 使车牌区成为一个连通区域, 最后利用字符边缘的特征对车牌进行准确的定位。
该方法将数学形态学运算与数字图像的特征相结合, 有效改进了传统的车牌定位方法, 提高了车牌定位的速度和准确度。
2.6基于灰度图像纹理特征分析的车牌定位方法
传统的纹理特征分析定位算法大多基于灰度图像来分析的, 因此该算法需要对图像进行预处理, 将彩色图像转换为灰度图像，然后进行行扫描, 找出图像中每一行所含有的车牌线段, 记录下它们的起始坐标和长度，如果有连续若干行均存在不少于一个的车牌线段, 且行数大于某一确定的阈值, 则认为在行的方向上找到了车牌一个候选区域, 并确定了该候选区域的起始行和高度；在已找到的可能存在车牌的区域做列扫描, 以确定该车牌候选区域的起始行和高度以及起始列坐标和长度，由此确定一个车牌区域；继续在
其他可能存在车牌的区域寻找, 直至找到所有的车牌候选区域。
图6 基于灰度图像纹理特征分析的车牌定位流程
该算法对于牌照倾斜或变形以及光照不均、偏弱或偏强有很好的效果, 但对噪声敏感, 对于背景复杂的图像可以结合垂直投影的方法来得到真正的车牌区域,可以有效地解决背景复杂的车牌定位。
车牌定位技术是车牌识别系统中的一个重要环节,在定位的精度、计算速度和适用的可靠性方面还需要进一步改进和提高。
目前，还没有一种算法能够实现对于任意背景、位置和光照条件下的汽车图像进行车牌定位。