车牌识别中二值化方法的研究与实现

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车辆牌照字符识别方法的研究与实现

车辆牌照字符识别方法的研究与实现车辆牌照字符识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它主要用来实现自动化的车辆识别和监控。

随着智能交通系统的发展，车辆牌照字符识别的需求也越来越大。

本文将介绍车辆牌照字符识别的研究方法和实现技术。

一、传统的车辆牌照字符识别方法传统的车辆牌照字符识别方法主要包括图像预处理、特征提取和字符识别三个步骤。

1.图像预处理：车辆牌照图像往往存在光照不均、噪声干扰等问题，因此需要对图像进行预处理。

常用的预处理方法包括灰度化、二值化、去噪等。

灰度化将彩色图像转为灰度图像，简化后续处理过程。

二值化将灰度图像转为黑白图像，便于字符的分割和识别。

去噪可以通过滤波器、形态学操作等方法来消除图像中的噪声干扰。

2.特征提取：特征提取是车辆牌照字符识别的核心步骤，它通过提取图像中的关键特征来进行字符的分类和识别。

常用的特征提取方法有模板匹配、统计特征、形态学特征等。

其中，模板匹配是将待识别字符与预先定义的模板进行匹配，找出最相似的字符。

统计特征是利用字符图像的几何形状、光亮度等信息进行描述，常见的统计特征有垂直投影、水平投影、方向梯度直方图等。

形态学特征则是通过形态学处理，提取字符的形状和结构信息。

3.字符识别：字符识别是将预处理后的图像输入分类器或模型进行识别的过程。

常用的字符识别方法有模板匹配、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

模板匹配是将待识别字符与多个字符模板进行匹配，计算出最相似的模板。

SVM是一种二分类模型，通过训练一系列样本数据来构建一个能够将字符分类的模型。

CNN是近年来较为热门的字符识别方法，它通过多层卷积和池化操作来提取图像特征，并通过全连接层进行分类。

二、基于深度学习的车辆牌照字符识别方法近年来，基于深度学习的车辆牌照字符识别方法取得了很大的突破，取代了传统方法的地位。

1.数据准备：基于深度学习的字符识别方法需要大量的标注数据进行训练，因此需要准备一批具有标注的车辆牌照图像。

车牌识别预处理中的二值化及倾斜矫正算法(1)概要

收稿日期:2005-03-07;修回日期:2005-09-26基金项目:国家自然科学基金项目(60325102;60428101作者简介:张思远(1976-,男,天津人,助教,硕士,研究方向为图像处理及模式识别.随着世界各国汽车数量的增加,城市的交通状况日益受到人们的关注。

智能交通系统(ITS ,intelligenttraffic system 随之产生,它通过对自动采集的实时交通信息进行分析并给出最优方案,能最大限度提高地面交通设施的利用率和效率。

车牌识别(LPR ,licenseplate recognition 技术是ITS 的关键技术之一[1-2]。

车牌识别系统可分为车牌定位、图像预处理、字符切分、字符识别4个部分[3-4],其中图像预处理是系统中的一个重要环节,主要包括图像增强、二值化[5]、去噪、车牌的倾斜矫正和车牌的二次定位。

本文针对车牌图像预处理给出了基于图像特征线的二值化阈值确定方法和针对车牌图像的倾斜矫正改进算法。

由于车牌图像在实际摄取中的特殊性,使得图像中拍到的车牌有不同程度的倾斜变形。

本文在一般矫正方法的基础上,给出了针对车牌特点的改进算法,在水平方向上采用Hough 变换[6-7]确定角度后进行旋转矫正,而在垂直方向上采用投影法[8-9]进行变形矫正,并进行矫正前后的对比,以保证矫正的效果良好。

1车牌图像二值化图像二值化的关键是阈值的选取,只要阈值选取恰当,不仅可以有效地去处噪声,而且可将图像明显地分成目标和背景,大大减少了信息量,提高了处理速度。

传统二值化阈值的确定方法主要有全局阈值法和局部阈值法,全局阈值法是根据图像的灰度直方图的统计分布确定阈值,方法简单但效果一般,抗干扰能力较差;局部阈值法是以每个像素点为中心建立一个模板,通过整个模板的灰度信息综合判断该像素点是置0还是置1,具有一定的自适应性但速度较慢。

车牌识别预处理中的二值化及倾斜矫正算法张思远,樊志远,吴仁彪(中国民用航空学院空中交通管理学院,天津300300摘要:车牌识别中的预处理包括图像增强,二值化和噪声去除。

车牌识别系统方法的研究和实现

车牌识别系统方法的研究和实现工程领域：软件工程研究生指导老师随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高，交通变得越来越拥挤，智能交通系统已经成为交通管理的主要方向，而车牌识别系统是智能交通管理系统的核心内容，研究车牌自动识别技术具有重要的实用价值。

论文主要完成了车牌识别系统的方法研究和设计工作。

车牌识别过程主要包括：车牌预处理、车牌倾斜校正、数字字符分割和字符识别。

车牌预处理方法，首先通过中值滤波对图像进行平滑处理，再用寻求最佳阈值的方法对图像进行二值化的处理。

车牌倾斜校正方法，首先利用Hough 变换提取车牌边框的直线，并对结果进行统计平均求出车牌的倾斜角度，再采用仿射变换得到校正后的图像。

数字字符分割方法，首先利用先验知识去除边框和去除孤立单元面积，然后利用投影分割法对车牌图像进行分割，从而得到数字字符的精确位置。

字符识别方法，采用基于细化图像的Hausdorff距离模板匹配识别方法，识别之前首先进行图像的归一化和细化预处理，然后建立细化图像的标准模板库，用Hausdorff距离匹配，将车牌字符识别出来。

试验结果表明，论文所提出的多种预处理与识别技术有机结合的车牌识别方法能较准确地识别车牌，整个系统的识别能力和运行性能良好。

关键词：图像去噪，二值化，字符分割，模板匹配，字符识别License Plate Recognition Research andImplementationField: Software EngineeringGraduate Student：Han Rui Advisors：Ruan Shuhua Tang SanpingWith the social economic development and people's standard of living are general improving,traffic has become more and more congestion.Intelligent Transportation System(ITS) is the main way to solve the traffic congestion and blocking,LPR is an important field in the ITS,and it has great application value.On the basis of other people's research，this paper has researched and designed LPR, This paper has mainly the following four parts: image preprocessing,tilt correction, character segmentation and character recognition. Image preprocessing described the pretreatment work of the image, including smooth the image by making use of the template of median filter, and binarize the image by using the method of seeking the best threshold value. Image tilt correction uses Hough transform to extract license plate line, and the results are statistical average, and then calculate the tilt angle. Finally, the image can be corrected by affine transform.character segmentation gets rid of the plate lines and sound areas through calculating the area,and then uses traditional projection to find the exact location of the characters.character recognition uses template matching to identify which is according to Hamming distance.The experiments show that the method is effective and feasible,it can lacate the licence plate and recognize characters.Keywords:Image Denoising,Binarization,Character Segmentation,Template Matching, Character Recognition目录1绪论 (4)1.1课题背景及意义 (4)1.2车牌识别技术的国内外发展现状 (5)1.3车牌自动识别技术的使用范围 (5)1.4我国车牌识别技术的特殊性 (6)1.5车牌识别技术组成.............................................. 错误！未定义书签。

车牌图像识别二值化研究

当谷底很平、宽，图像本身充满了很或
噪声，是两个峰的高度不平衡，至或以于根本找不出谷的情况下。针对这个问题，ｔ提出了最大类间方差法，它是０ｓｕ
＝
Ｗ｜ — ｊＷＭＭ（Ｍ＋ｆｆＭｉ
２０．ｔＵ二值化方法Ｓ
理［设给定图像具有Ｌ个灰度级，２１：阈值
设为Ｔ先统计出图像的灰度直方图，，然
后把灰度大于或小于Ｔ的像素分为两类，即类１和类２类１，中的像素总数为Ｗ，，均灰度值为，ｋ，差６（平）（）方，（；２中的像素总数为（，均）类）平
Hale Waihona Puke 法，其基本思想是将图像直方图用某一
灰度值分割成两组，当两组方差最大时，此灰度值就作为图像二值化处理的阈值。Ｏｓｔｕ阈值法使用范围比较广，不
论图像的直方图有无明显的双峰，能都得到比较满意的分割效果。
Ｗｉ（ — Ｗ２ＭｉＭｚ）ｌ）１
（）２
图像处理和模式识别技术研究中的热点。一般来说，牌识别过程必须经过车三个主要步骤：牌定位、牌字符分车车
ＯＡ，，２＂＝＋２
车牌图像识别＝值化研究
■ 于伯连
摘要：文章针对传统的二值化方法对车牌图像产生断裂和噪声的问题，分别试验比较了Ｏｔｕ方法和Ｎｂａｋ法，ｓｉｌｃ方在此基础上研

基于二值化图像的车牌识别算法研究

基于二值化图像的车牌识别算法研究车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其在交通管理、智能交通系统、安全监控等方面具有广泛的应用前景。

而基于二值化图像的车牌识别算法是车牌识别中的重要环节之一。

本文将对基于二值化图像的车牌识别算法进行研究，探讨其原理与实现方法。

首先，我们需要了解二值化图像的概念。

二值化是将图像从灰度或彩色图像转化为只包含两个像素值的图像的过程。

在车牌识别中，二值化可以将车牌区域与背景分离，便于后续的字符识别。

在实现二值化的过程中，常用的方法包括全局阈值法、自适应阈值法和基于颜色的二值化方法等。

全局阈值法是指通过设定一个阈值，将图像中所有像素值大于该阈值的像素置为白色，而将像素值小于阈值的像素置为黑色。

这种方法简单快速，但对于亮度变化较大的图像，其效果可能不理想。

为了克服全局阈值法的不足，自适应阈值法被提出。

自适应阈值法将图像分割为若干个小块，在每个小块内计算局部阈值，并将每个像素与其所在小块的局部阈值进行比较，从而实现二值化。

这种方法在处理亮度变化较大的图像时效果更好，但计算量较大。

基于颜色的二值化方法则是利用车牌的颜色特征进行二值化。

车牌通常具有固定的颜色，因此可以通过颜色阈值将车牌区域与背景区分开来。

这种方法对于不同颜色的车牌具有较好的适应性，但对于一些黑白车牌则可能不适用。

在得到二值化图像后，接下来是对图像进行车牌区域的定位。

车牌定位是车牌识别中的一个重要环节，其目的是将图像中的车牌区域准确地找出来。

常见的车牌定位方法包括颜色定位法、形状定位法和基于特征的定位法等。

其中，颜色定位法是通过颜色特征将车牌区域与背景区分开来。

这种方法需要先对图像进行颜色空间转换，然后根据车牌的颜色分布规律来进行车牌定位。

形状定位法则是通过车牌的形状特征来进行定位，例如通过匹配车牌边缘的形状信息来确定车牌区域。

基于特征的定位法则是通过分析车牌的特征，例如车牌字符的位置、字符间距等信息来进行定位。

车牌图像二值化方法的研究论文

题目车牌图像二值化方法的研究摘要随着我国经济的发展，高速公路、城市道路、安全管理停车场越来越多，对交通控制要求日益提高。

智能交通系统已经成为当前交通管理发展的主要方向，汽车牌照自动识别技术是智能交通的一个重要环节。

二值化是车牌识别系统图像预处理的关键一步，汽车牌照在复杂的光照环境下，经常会出现车牌光照不均匀的现象，给图像二值化带来困难。

为此，本文研究一种解决方法，使用整体阈值和局部阈值相结合的自适应阈值方法。

该算法的主要步骤如下，首先使用滤波器去掉车牌图像不均匀光照的影响，然后用差分算子检测图像的灰度变化较为剧烈的地方，在这些像素上进行二值化阈值的自适应选择，其他像素则采取常规的方法决定二值化阈值，最后使用整体阈值和局部阈值相结合的自适应阈值方法进行二值化处理。

实验表明，基于边界特征检测的算子的算法能很好的保留原图的边界特征，能有效克服不均匀光照的影响，二值化效果良好，车牌识别率得到显著提高。

关键词：二值化整体阈值局部阈值自适应边界特征Study on license plate binarization methodABSTRACTWith the development of our nation economy, there are more and more constructions in the expressway, city way and parking area, etc. The requisition on the traffic control, safety management improves day and day. The intelligent transportation system(ITS) has already become the main direction of present traffic administration , and License Plate Recongnition System as core of ITS, plays a very important role.Binary is a key step of image preprocessing in License Plate Recognition system. It is a difficult task to binarize image under nonuniform illumination；and this problem is always met in license plate recognition system which must work under complex illumination.Thus, a new method of adaptive threshold selection is proposed which combines the local threshold and global threshold selection. The method as follow:first,we use filters to remove the nonuniform illumination of license plate image, then use difference operator detect the image intensity changes where are more severe, these pixel values on the threshold of the adaptive selection,Other pixels are taken to the conventional method to determine the threshold binarization. Finally, a new method of adaptive threshold selection is proposed which combines the local threshold and global threshold selection used for binarization. Our experiments show that the new algorithm keeps the original edge features well, this algorithm is robust in dealing with nonuniform illumination degraded license plates. With the proposed method, the recongnition rate of the system can be improve notedly.Keywords:Binarizationg; lobal threshold; local threshold; adaptive; edge detection目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的背景及意义 (1)1.2二值化算法的发展状况 (2)1.3本文的工作和内容安排 (3)第二章数字图像预处理 (4)2.1灰度处理 (4)2.2车牌定位 (5)2.3数学形态学运算 (8)2.4车牌校正 (9)2.5倾斜校正 (13)2.6本章小结 (14)第三章图像二值化 (15)3.1引言 (15)3.2二值化的方法 (15)3.3全局阈值法 (16)3.4局部阈值法 (18)3.5基于边界特征的二值化算法 (19)3.6去除边框 (24)3.7实验结果 (25)3.8本章小结 (27)第四章总结与展望 (28)4.1总结评价 (28)4.2展望 (29)参考文献 (31)附录...................................................................................... 错误！未定义书签。

车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法概要

车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法史燕, 吕永战, 张帆(中国空空导弹研究院河南洛阳 471009摘要:根据车牌几何形状和纹理的特点, 提出了基于图像的特征线确定二值化阈值的方法。

为了解决车牌图像倾斜对字符分割与识别带来的不良影响, 对一种基于字符间投影距离的倾斜校正方法做了研究。

在该方法中, 根据倾斜车牌与非倾斜车牌字符的投影距离大小比较来确定车牌图像的倾斜角度, 再用基于双线性插值的旋转方法进行矫正。

针对该方法的不足之处, 提出了该算法的改进算法。

试验结果表明, 该算法是快速而有效的。

关键词:车牌识别; 特征线; 二值化; 投影间距; 倾斜校正中图分类号:T P391. 4 文献标识码:B 文章编号:1004-373X (2009 05-149-04Binary Conversion and Slant C orrection Algorithm in Preprocessing ofLicense Plate RecognitionSHI Y an, L V Yong zhan, ZH A N G Fan(Chi na A i rborne Missile Academ y, Luoyang , 471009, Chi naAbstract :A cco rding t o plate shape and char tex ture, an algo rit hm applied to license plate binar y conver sion of vehicle image based on feature line is intr oduced. In o rder to resolve the difficulties in character segmentatio n and adver se impact to the final recog nitio n r ate, a new metho d is presented based on char acters vert ical project ion distance. T he metho d first analyses the change o f distance betw een t wo character s which comes fr om the vert ical project ion tow ards lean image and hor izo nt al imag e, the lean ang le o f image is found out, and then, a ho rizo ntal image is gained by the ro tatio n based o n bilinear interpolatio n. Co n -sidering the defects of this method, anoptimum alg or ithm is intr oduced. Ex per imenta l r esults ar e pr ov ided to demonstrate the per for mance of the pro po sed alg or ithm.Keywords :license plate recog nitio n; feature line; binar y conver sion; v ertical projection distance; slant co rr ect ion收稿日期:2008-08-120 引言车牌识别技术(License Plate Recog nition, LPR 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, 是实现交通管理智能化的重要环节。

车牌识别系统算法的研究与实现(小论文).doc

基于图像处理的汽车牌照的识别作者:陈秋菊指导老师:李方洲(温州师范学院物理与电子信息学院 325027)摘要：以一幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。

整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。

在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。

寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。

关键词：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别The vehicle license recognition based on the image processingAuthor:Chen QiujuTutor:Li Fangzhou(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027) Abstract：With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into pre-process,edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentationCharacter recognition1.引言1.1 选题意义汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和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，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。

车辆牌照图像识别算法的研究与实现

本科毕业论文（设计、创作）题目：车辆牌照图像识别算法的研究与实现学生姓名：学号：023*******所在院系：信息与通信技术系专业：电子信息工程入学时间：2010 年9 月导师姓名：职称/学位：讲师/博士导师所在单位：完成时间：2014 年 5 月安徽三联学院教务处制车辆牌照图像识别算法的研究与实现摘要：现代社会,特别是进入了21世纪，中国经济的飞速发展使汽车成为人们常用的交通工具。

日益完善的交通管理网络越来越引起人们的关注,这成为了一个社会性的问题。

所以，对汽车牌照进行检测和研究对各个方面都有着积极的意义。

最为交通管理系统的重要组成部分,车牌识别系统大大方便了汽车场合的管理。

本文重要通过在数字图像预处理、车牌定位和车牌识别对车辆牌照进行识别，数字图像预处理通过二值化等方法实现，通过基于灰度图像求卷积能量极值区域的方法实现牌照定位的，而车牌照识别时运用了模板匹配法。

本文采用了MATLAB 来实现算法。

关键词：图像识别；图像处理；牌照定位Research and implementation of image recognition algorithm for vehicle license plate Abstract：In modern society,especially when entering the 21st century, rapid development of Chinese economy make cars become the most common vehicle. Traffic management network which is being perfect day by day has aroused more and more people’s concern.This has become a social pro blem. Therefore , detecting and studying the license plate has positive consequence for all aspects. As an important part of the traffic management system, the license recognizing system makes the place management of cars more convenient. This article tend to recognize the license plate with an emphasis an pretreatment of the digital pictures and the location and recognition of the cars. The pretreatment of digital pictures is accomplished by image barbarization and other methods. The location of license plate is completed by the method of the area of the convolution energy extreme value based on gray image .And the template matching method is used when recognizing the license plate. The article adopt MATLAB to accomplish the arithmetic.Keywords: image recognition ；image processing；license plate location目录第一章绪论 01.1论文研究背景 01.2 车牌识别系统的原理 0第二章车牌字符识别技术研究 (1)2.1介绍车牌识别常用方法 (1)2.1.1 结构模式识别 (1)2.1.2统计模式识别 (1)2.1.3人工神经网络识别 (1)2.2本文采用的识别方案 (2)第三章车牌识别系统的设计 (4)3.1 图像采集 (4)3.2 图像预处理 (4)3.3车牌定位 (5)3.4字符分割 (6)3.5 字符识别 (9)3.5.1 字符归一化处理 (9)3.5.2 字符匹配识别 (10)第四章仿真结果及其分析 (11)4.1车牌定位后系统边缘检测的仿真结果图如下图所示: (11)4.2 车牌字符分割及其图像处理 (11)4.3 车牌字符识别及其图像处理 (12)致谢 (13)参考文献 (14)第一章绪论1.1论文研究背景21世纪以来，人类社会已经进入了信息时代，自动化信息处理能力越来越高，在社会各种活动和人们日常生活中的应用越来越广泛，在这样的条件下，人们日益关注自动检测,识别等技术。

不均匀光照下的灰度车牌图像二值化方法设计与实现

不均匀光照下的灰度车牌图像二值化方法设计与实现Gray License Plate Image Binarization Method under Non—uniform Illumination Design and Implementation*摘要数字图像处理是用一种特定的计算方法对数字图像进行处理的一种过程，在研究过程中，不均匀光照下的图像二值化是数字图像处理中的一个难题，在汽车牌照自动识别系统工作当中，往往会在特殊的场景下遇到复杂的光照环境，因此经常会出现车牌光照不均的现象,给图像二值化带来困难。

本文介绍了在不均匀光照下对灰度车牌二值化的一种局部阈值的方法：Bernsen法。

实验表明,在复杂光照下对于车牌的二值化采用传统的全局阈值法效果并不乐观,而使用局部阈值法能够有效地克服不均匀光照对车牌识别的影响，二值化效果较好,车牌识别率得到显著的提高。

关键词：不均匀光照;二值化；局部阈值法AbstractDigital image processing is to use a specific calculation method for digital image processing process of a kind of image processing in the process of research, the non—uniform illumination image binarization is a difficult problem in digital image processing, the car license plate automatic recognition system of work, often encountered in special situations of complex light environment, so often can appear the phenomenon of uneven illumination, the license plate bring difficulties.The grayscale plates under non—uniform illumination of a local threshold binarization methods：bernsen method in this paper。

车牌识别中二值化方法的研究与实现

车牌识别中二值化方法的研究与实现摘要：在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中，因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的，因此对图像的二值化是非常关键的一步。

二值化最主要的是阈值的确定，文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法，发现这些方法不够理想，然后提出几种新的方法——基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法；考虑到光照变化以及定位出的车牌周边环境和自身干扰等因素，提出了一种新的车牌二值化的方法，这种方法结合了高斯拉普拉斯算子法和迭代法；而不均匀光照下的图像二值化是数字图像处理中的另一个难题．为此，本文提出一种解决办法，首先使用同态滤波去掉车牌图像的不均匀光照的影响，然后使用改进的Bernsen算法对车牌图像进行二值化。

实验表明，这三种方法在进行车牌图像二值化处理时效果比较理想。

关键词：车牌识别；二值化；高斯拉普拉斯算子；图像直方图；不均匀光线Realize and Research on binarization method of license plate recognition Abstrac t:During the research for the license plate recognition based on the Distal Image Processing Technology，because the location and segmentation of license plate are usually based on the binarized image，the image binaryzation is a key step．The most important part of the image binaryzation is the determination of threshold．In this paper，severalmethods have been compared，and also the basic principles and computer simulation results of inter-class varimaxand maximum entropy method have been analyzed．But we have found that these methods are not optional when used to process vehicle license plate images．Therefore，a new method has been put forward，which is the arithtactic of license plate image binarization based on image histogram．Considering the changes of illumination，the surrounding environment of the license plate and the license plate itself，a new method of taking threshold value of binarization is introduced．This method combines the Gauss-Laplace method and the iteration method．It is a difficult task to binarize image under nonuniform illumination．A new method is presented as follows：at first，it enhances the plate image quality by homomorphic filtering to eliminate the bad effect of the nonuniform illumination；then，binarizes the plate image by a improved Bernsen algorithm．It has been proved that the three methods are well when used to process vehicle license plate images．Key words:Vehicle license plate recognition, binary, gaosilapulasi operator, imagehistogram, uneven light目录1.绪论 (1)1.1研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 车牌定位技术研究现状 (4)1.2.2车牌字符识别技术研究现状 (6)2.车牌二值化的几种方法及实现 (7)2.1基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法 (7)2.1.1最大类间方差法 (8)2.1.2最大熵法 (9)2.1.3直方图波形分析法 (10)2.2高斯拉普拉斯算子法和迭代法 (12)2.3不均匀光照下车牌二值化方法 (15)2.3.1复杂光照下的图像阀值分割面临问题 (16)2.3.2车牌图像增晰 (16)2.3.3改进的Bernsen二值化算法 (17)2.3.4不均匀光线环境下的车牌图像二值化 (19)3.总结与展望 (19)3.1总结 (20)3.2下一步的工作 (20)4.结语 (20)参考文献 (21)致谢 (22)1.绪论1.1研究背景和意义近年来, 通信和计算机技术在交通领域的应用受到人们广泛的关注, 得到了迅速的发展。

图像处理技术在车牌识别中的应用研究与改进

图像处理技术在车牌识别中的应用研究与改进车牌识别技术在现代交通管理和公共安全中扮演着至关重要的角色。

随着车辆数量的不断增加和交通违法犯罪现象的频繁发生，车牌识别技术的精度和效率对于提高交通管理和公共安全水平变得越来越重要。

图像处理技术作为车牌识别的核心技术之一，不断受到研究者和工程师的重视，并不断进行改进。

1. 车牌图像的图像处理车牌识别的第一步是处理原始车牌图像，以去除干扰和噪声，同时提取车牌区域。

常用的图像处理技术包括灰度化、二值化、滤波和边缘检测等。

灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化了后续的处理步骤。

二值化将灰度图像转化为黑白图像，使得车牌字符与背景更加清晰对比。

滤波可以去除图像中的噪声和干扰，提高车牌区域的辨识度。

边缘检测则帮助定位和提取车牌区域。

改进方向：随着图像处理技术的进步，一些新的方法可以用于改进车牌图像的处理。

例如，基于深度学习的方法可以自动学习车牌图像的特征并提取高质量的车牌区域。

此外，传感器技术的进步，如红外成像和多光谱成像，可以提供更多的信息用于车牌图像处理。

2. 车牌字符的识别在提取到车牌区域后，需要对车牌上的字符进行识别。

字符识别是车牌识别的核心任务之一，精确的字符识别可以为后续的车辆信息查询和追踪提供有效的数据支持。

常用的字符识别方法包括基于模板匹配、基于神经网络和基于机器学习的方法。

这些方法可以对车牌字符进行分类和识别，从而实现整个车牌的识别。

改进方向：随着人工智能和深度学习的发展，字符识别技术也有了较大的提升。

使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习方法可以提高车牌字符识别的准确性和鲁棒性。

此外，数据增强和迁移学习等技术也可以用于增加训练数据以及提高模型的泛化能力。

3. 车牌识别的实时性在实际应用中，车牌识别需要能够快速、准确地实时处理大量的图像数据。

因此，提高车牌识别系统的实时性是非常重要的。

实时性要求系统能够在较短的时间内完成车牌识别，并能适应不同场景下的各种复杂条件，如光线变化、背景干扰等。

车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法

车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法作者：史燕吕永战张帆来源：《现代电子技术》2009年第05期摘要：根据车牌几何形状和纹理的特点，提出了基于图像的特征线确定二值化阈值的方法。

为了解决车牌图像倾斜对字符分割与识别带来的不良影响，对一种基于字符间投影距离的倾斜校正方法做了研究。

在该方法中，根据倾斜车牌与非倾斜车牌字符的投影距离大小比较来确定车牌图像的倾斜角度，再用基于双线性插值的旋转方法进行矫正。

针对该方法的不足之处，提出了该算法的改进算法。

试验结果表明，该算法是快速而有效的。

关键词：车牌识别;特征线;二值化;投影间距;倾斜校正中图分类号：TP391.4文献标识码：B文章编号：1004-373X(2009)05-149-04Binary Conversion and Slant Correction Algorithm in Preprocessing ofLicense Plate RecognitionSHI Yan,LV Yongzhan,ZHANG Fan(China Airborne Missile Academy,Luoyang,471009,China)Abstract：According to plate shape and char texture,an algorithm applied to license plate binary conversion of vehicle image based on feature line is introduced.In order to resolve the difficulties in character segmentation and adverse impact to the final recognition rate,a new method is presented based on characters vertical projection distance.The method first analyses the change of distance between two characters which comes from the vertical projection towards lean image and horizontal image,the lean angle of image is found out,and then,a horizontal image is gained by the rotation based on bilinear interpolation.Considering the defects of this method,an optimum algorithm is introduced.Experimental results are provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.Keywords：license plate recognition;feature line;binary conversion;vertical projection distance;slant correction0 引言车牌识别技术(License Plate Recognition,LPR)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，是实现交通管理智能化的重要环节。

基于分块聚类的车牌图像二值化方法及车牌定位方法研究的开题报告

基于分块聚类的车牌图像二值化方法及车牌定位方法研究的开题报告一、研究背景及意义：随着城市道路交通量的增加，车牌识别系统已成为了交通管理和安全监测的重要组成部分。

而在车牌识别系统中，车牌图像的预处理是一个非常重要的环节。

其中，车牌图像的二值化和定位是车牌识别的关键步骤。

因此，本课题拟采用基于分块聚类的车牌图像二值化方法及车牌定位方法，为车牌识别系统提供更加稳定和可靠的预处理方法。

二、研究内容及目标：本课题的研究内容主要包括以下两个方面：1、基于分块聚类的车牌图像二值化方法：车牌图像二值化是车牌识别的关键步骤之一，本课题将研究基于分块聚类的车牌图像二值化方法，通过对车牌图像进行分块，然后对每个分块进行聚类操作，最终得到二值化的车牌图像。

该方法具有处理速度快、鲁棒性强的特点，能够有效提高车牌识别的准确度和稳定性。

2、车牌定位方法：车牌定位是车牌识别的前置步骤，本课题将研究基于图像特征点检测的车牌定位方法，通过检测车牌图像中的特征点，得到车牌的位置信息，从而实现车牌的精确定位。

该方法具有精度高、鲁棒性强的特点，能够有效提高车牌识别的准确度和稳定性。

三、研究方法：本课题将采用以下研究方法：1、文献研究法：通过对相关文献的查阅和分析，了解当前车牌识别系统的发展现状和存在的问题，为本课题的研究提供理论依据和指导。

2、图像处理方法：采用基于分块聚类的车牌图像二值化方法及基于图像特征点检测的车牌定位方法，对车牌图像进行预处理，为车牌识别提供更加稳定和可靠的预处理方法。

3、实验分析方法：通过实验对比分析，验证所提出的基于分块聚类的车牌图像二值化方法及基于图像特征点检测的车牌定位方法的有效性和可行性。

四、预期成果：本课题的预期成果主要包括以下两个方面：1、基于分块聚类的车牌图像二值化方法；2、基于图像特征点检测的车牌定位方法。

以上两种方法将被应用于车牌识别系统中，为车牌识别提供更加稳定和可靠的预处理方法。

同时，本课题的研究成果还将为车牌识别系统的发展和应用提供有益的参考和借鉴。

基于分块聚类的车牌图像二值化方法

step2. 7. 1若Value[ high index- 1] 使条件IsInHC成立, 表明Value[ highindex - 1] 可以划分到大类HC 中, 则high index- - , 即将该元素划分到大类HC 中, 跳到 step2. 7. 1; step2. 7. 2 tempd iffhigh = d iffh igh, 记下前一次聚类后的HC 类的类内平均方差, 更新highcentre, d iffhigh, 若d iffhigh> tempd iffhigh, 表明本次大类H C 聚类无效, 令fix edh ighcentr e = 1, 表明大类HC 聚类完成; step2. 8 跳到2. 2; step2. 9 low centre = temp low centr e, h ighcentre =temp high cen tre, 根据聚类结果对小块二值化, 即若某像素点的灰度值f ( x, y ) ! HC, 则令f ( x, y ) = 255, 否则令f ( x, y ) =0。
low centre, highcen tre: 分别为小类 LC 和大类HC 的聚类中心, 它们是设计聚类准则的主要依据之一。在算法执行过程中其值分别为小类LC 和大类H C 的平均值, 分别由式( 2)和( 3) 计算可得。其初始化值分别为Va lue[ 1] 和Value[ elem coun t] 。
difflow, d iffhigh: 分别为小类LC 和大类H C 的类内平均方差。在聚类二值化算法中有一个要求是聚类后的结果中小类LC 和大类HC 中的值都是比较均匀的, 故定义这两个变量来分别度量两个类中的值是否比较均匀。在算法执行过程中其值可分别由式( 4) 和( 5) 计算可得, 其初始化值都为255。

基于分形维数的二值化算法在车牌识别中的应用

基于分形维数的二值化算法在车牌识别中的应用孔平严广乐[摘要]针对当前常用车牌识别算法中二值化算法存在的问题，提出了基于分形维数的二值化的算法。

通过计算两次突变的分维数，来确定图像的灰度值范围，并利用该灰度值范围确定阈值。

通过实验，表明利用分形维数所得到的阈值进行二值化处理取得了理想的效果。

[关键词]分形维数；车牌识别；二值化；阈值The Application of Binarization Algorithm in License Plate Recognition Based on Fractal Dimension Kong-Ping Yan-GuangLe The University of Shanghai for Science and Technology [Abstract]Fractal dimension is applied to calculate the threshold value of the segmentation of fingerprint image for solving the problem of the segmentation of License Plate Recognition. By caculating the fractal dimension of the break of the object, the grary’s value scope of image can be gotten, and then the threshold can be constituted. Moreover, the experiment result proved that threshold value through Fractal dimension can achieve excellent effect.[key word]Fractal Dimension; License Plate Recognition; Binarization; Threhold0.引言车辆牌照识别（License Plate Recognition，LPR）技术是现代智能交通的核心技术之一，现已广泛用于电子收费、车辆监控等方面。

复杂环境中车牌识别中的二值化问题及改进

科技论坛复杂环境中车牌识别中的二值化问题及改进陈效敏1周学浩2周加林2（1、哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，黑龙江哈尔滨1500802、哈尔滨理工大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150080）引言近几年来，车牌识别技术成为图象处理的热点，对汽车牌照的正确识别是建设智能系统不可或缺的部分，已经广泛应用到包括职能交通违章管理、告诉公路不停车收费、车辆检测以及停车场监控和管理中[1]。

经过多年的发展，车牌识别技术已经相当成熟，但是车牌识别仍然只能针对成像条件较好的图象进行，对“曝光偏差或图象污损”的图象识别率仍较低。

字符识别是车牌识别的最后环节。

而字符识别的基础是图象二值化。

而图象二值化的最难解决的问题在于阈值选取。

就目前图象二值化存在的一系列问题，本文提出的方法不存在阈值选取问题，同时克服了直接基于彩色图象的计算带来的复杂性问题，从而使直接基于彩色图象的图象二值化能在实际工程中应用。

按照本论文所述方法，对曝光偏差或图象受污损一类图象的车牌识别问题就迎刃而解。

1传统二值化问题的体现一般来说，目前已有的车牌定位是根据车牌特征，如纹理、边缘、角点、颜色等进行定位的。

在图象背景复杂或图象受光照不均匀的环境下，仅依据单一车牌特征进行车牌定位[2]，只能确定一个大致的范围，候选区域左右边界不能完全确定，这样容易发生定位遗漏。

这是因为，牌照边界是背景与前景的过渡，当图象受到光照或者污损等因素影响时，边界就可能变得不易确定。

此种情况下，对边界进行二值化，进而进行的投影定边界就会出错。

因此，有人提出根据多车牌特征融合进行车牌定位[3]，实际上多特征融合与减少定位遗漏并无必然联系，反而会延长定位的时间。

图象二值化即选取一个灰度阈值，根据此阈值，将图象的所有像素点分类为车牌底色和字符色[4]。

对图象进行二值化处理的根本问题是不能准确反映图象的中间状态，即中间“灰”。

在获取车牌图象时，除了车牌底色和字符色外，位于字符边缘的由车牌底色向字符色过渡的中间色必然存在[5]。