车牌图像的预处理实现

车牌图像的预处理实现作者：杨亚莉，夏勇作者单位：武汉科技学院电子信息工程学院,湖北,武汉,430073刊名：武汉科技学院学报英文刊名：JOURNALOFWUHANUNIVERSITYOFSCIENCEANDENGINEERING年，卷(期)：2008，21(12)引用次数：0次参考文献(12条)1.阎建国.高亮.卢京潮图象处理技术在车牌识别中的应用[期刊论文]-电子技术应用2000(1)2.王建平.盛军.朱程辉基于小波分析的视频图像字任特征提取方法研究2002(4)3.周金萍MATLAB6,5图形图像处理与应用实例20034.孙兆林MATLAN6.x图像处理20025.章毓晋图像工程(上册):图像处理与分析19996.徐建华图像处理与分析19927.IYoshimura.MYoshimuraWriterIdentificationBasedontheARCPatternTransformation8.HESSaid.TNTan.KDBakerPersonalIdentifieationBasedonHandwriting9.MTuceryan.AKJainTextureAnalysis10.AnilKJain.LinHongSharathPankanti.Biometrics:Promisingfrontiersforemergingidentificationmarket,[MSU-CSE-00-2]11.RPlamondon.GLorreteAutomaticSignatureVerificationandWriterIdentification-theStateoftheArt198912.AmitJain.AdityaKamatPersonalIdentificationBasedonHandwriting2000相似文献(10条)1.学位论文张远夏基于BP神经网络的车牌自动识别的应用研究2008基于BP神经网络的车牌自动识别技术是当代计算机、图像处理、人工智能、模式识别等理论发展起来的新型图像处理技术，是在传统的图像识别方法的基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法，在高速公路收费管理、高速公路超速自动化监管、城市交通路口的“电子警察”、停车场收费管理等面有着广阔的应用前景。车牌识别的难点在于对车牌区域的正确分割和字符识别，本文针对这些问题都进行了相应的研究。本文主要研究了车牌的定位，车牌字符分割和利用BP神经网络对车牌字符进行识别的三大内容，采用理论与实际实验相结合的方法，对上述三大主要内容都进行的仿真实验，仿真实例实验证明了该方法的可行性，以及该方法具有的良好鲁棒性，并取得了一些比较有益的结果。本文分为五个章节，各章节主要是根据图像识别系统中处理环节的顺序进行安排；第一章介绍了智能交通的发展和内容，以及本论文计划要完成的研究任务。第二章介绍了车牌图像的预处理，包括图像灰度化、图像滤波、图像二值化、边缘提取和数学形态学的基础理论，并对部分算法进行了仿真实验。第三章主要在对现有车牌定位技术进行分析研究的基础上，利用灰度累积投影与边缘图像跳变统计的车牌定位方法对车牌进行定位，实验证明，效果比较理想。第四章首先分析了车牌字符的规律和几何特征，分析了车牌的这些先验知识之后，利用数学形态学处理和图像垂直投影分布的方法对车牌字符进行分割。第五章主要介绍了神经网络的基本知识和BP算法，并讨论了BP算法的优缺点，针对BP算法存在的缺点进行了改进，最终利用BP神经网络对字符进行识别，并进行了试验，得出的结果证明了本文提出的方法的有效性。最后在总结中，对全文的研究工作进行了总结和展望。2.期刊论文张荣华.潘如如.刘基宏基于FCM的针织物花纹自动分割-针织工业2010(1)介绍了模糊C均值聚类算法的基本概念.由于企业在利用针织物CAD系统对来样产品进行花纹仿制时,一般采用人工仿制的方法,耗时耗力,为解决此问题提出了采用图像处理技术,结合FCM算法,对针织物表面的花纹进行自动分割的方法,其中包括:图像采集、图像预处理和织物纹理分割,在图像预处理中详细说明了图像灰度化和傅立叶低通滤波的过程.经过试验检验,结果表明,相对于传统的方法,该分割方法对于不同颜色、不同类型的针织物都有良好的花纹识别效果,具有较好的通用性.3.学位论文牟雪娇奇异值分解和主成分分析在车型识别中的应用2008在智能交通系统中，车辆信息的计算和获取对车辆自动监控和全自动收费系统的建立起着关键的指导作用，而车型识别技术是实现公路交通自动化的重要方面，这项技术的深入研究对提高公路交通的自动化程度，促进智能交通系统的发展具有重大的实际意义。然而，由于车辆图像背景复杂多变，车辆外形种类繁多，车型识别是一个一直没有完全解决的问题。本文正是在这一背景下，对车型识别的两种算法和识别技术进行了研究，主要的研究工作包括以下几个方面：（1)车辆图像预处理：针对本文研究的车辆图像的特点，车辆图像预处理主要包括图像灰度化和去除背景两部分。图像灰度化即是将真彩色的车辆图像转变成灰度图像，目的是减少其电脑存储空间和提高运算效率。本文提出采用相位一致法去除车辆图像中的背景，实验结果表明这种方法能够有效的去除背景图像。（2)特征提取：本文采用了两种特征提取方法，奇异值分解和主成分分析方法。奇异值分解是基于代数特征的特征提取，经过对车辆图像矩阵的奇异值分解，再经过奇异值降维压缩和奇异值矢量排序，最后建立了用于识别的特征子空间。主成分分析是基于统计理论的特征提取，经过对车辆图像矢量的主成分分析，得到用于识别的车辆图像的主成分。实验结果表明两种方法都是很有效的特征提取方法，在识别准确率和效率方面奇异值分解方法稍好于主成分分析方法，但针对大量图像样本时，主成分分析方法在算法复杂度和运行效率方面更具优势。（3)识别分类方法：本文针对两种不同的特征提取方法提出了不同的分类方法。针对奇异值分解的特征提取采用的是最小距离分类法，针对主成分分析的特征提取采用的是截断误差分类法。实验结果表明这两种算法都是准确有效的。4.学位论文王浩华基于机器视觉的自动报靶系统应用研究2008本文根据部队实弹射击训练的立项需要，研究一套基于机器视觉（图像处理）技术的自动报靶系统。本系统主要目标是实现计算机自动报靶，减少传统射击训练中效率低、安全性差等不利因素的影响，保证训练安全，降低保障难度，提高训练效益。因此自动报靶系统的研制，对于军队的现代化建设具有重要意义。在实弹射击的过程中，利用摄像机不间断地对靶面进行观测，根据采集目标靶图像帧的特点和变化，利用计算机图像几何配准技术，进行畸形校正，再将当前帧与前一帧对比，从而检测出靶面图像中新的弹着点，然后通过弹着点在靶面图中的位置来对着弹点区域进行编码。在观测过程中，采用图像灰度配准、增强技术来解决由于光照变化、大风等干扰因素对识别精度的影响，从而提高性能与精度。在计算机对数字图像进行处理之前，要进行图像采集，图像采集功能将模拟连续图像变换为数字离散图像。得到数字图像后，需对目标靶数字图像进行预处理，从而改善图像质量，为图像识别做准备。本系统用到的预处理技术包括：图像灰度化、直方图均衡化、图像二值化，中值滤波和数学形态学滤波等。经过预处理后的图像，再进行图像配准与识别，从目标靶图像中找出弹着点，最后计算出弹着区域。在此过程中采用多分辨率配准算法，解决图像变形较大时系统识别率低的问题。当系统程序完成后进行调试、试验。调试中，首先对图像处理的各种算法分别调试，取得各算法参数，再进行综合调试，微调各种算法参数，考查系统的实时性；其次对程序的各功能模块进行调试。试验表明，各种算法高效、处理效果好，程序模块可靠性高。5.学位论文任岩粒子图像测速技术在水泵水轮机内部流场测量中的应用2005本文通过对研究水力机械内部流动的方法进行分析比较，最终采用粒子图像测速(PIV)技术对水泵水轮机内部流动进行研究。粒子图像测速技术的主要特点是突破了空间单点测量技术的局限性，可在同一时刻记录下整个测量平面的相关信息，从而可以获得流动的瞬时平面速度场、涡量场等。　　在实验室已有部分设备的基础上，作者建立了一套研究水泵水轮机内部流动的可视化PIV系统，该系统由水泵水轮机可视化实验模型、光源系统、图像采集系统和软件系统等四部分组成。　　获得高质量的粒子图像是本系统的关键问题之一，它直接关系到对水泵水轮机内部流动测量的准确度和精确度。本文采用各种数字图像处理的方法对采集到的水泵水轮机内部流动图像进行预处理，采用相关法对预处理后的图像进行速度矢量的提取。其中，采用的数字图像处理方法有图像灰度化、图像的平滑、锐化、中值滤波等方法，提取速度矢量的相关法采用CCF、SAD、MSE等方法。　　由于采集设备曝光不当、示踪粒子分布不均、噪音干扰、计算方法等各种原因，将导致流动图像质量的降低，因此，获得的速度矢量图中难免会产生一些错误矢量，本文采用最佳相关域法及综合评价系数对错误矢量进行识别。　　最后，利用本文所建立的水泵水轮机内部流动可视化PIV系统对水泵水轮机转轮内部流动进行研究，分析研究了转轮内部的流态与运行工况的关系及流动的稳定性与运行工况的关系。6.学位论文马永力图像处理在车牌识别系统中的应用2006本文通过对车辆牌照图像进行分析，得出一系列特征信息，并根据这些特征信息，应用图像处理技术，研究了车牌识别的各项关键环节，包括汽车图像预处理、车牌定位，字符分割和字符识别等，在继承了前人研究成果的基础上，针对研究对象，提出了新的方法。在对图像进行各种综合处理的基础上，利用图像灰度化及纠偏、以及加权的中值滤波等图像增强的预处理方法，较好地消除了图像的噪音，提高了图像质量。通过对车牌特征的研究，对现有的各种定位算法进行了比较和分析，并总结了这些算法的特点。在此基础上，提出了自己的定位方法，该方法包括粗定位和精定位，并且采用了基于纹理边缘检测的和形态学处理的精定位相结合的新方法。在分析了现有的几种典型的分割方法后，提出了将连通区域法、投影法和固定边界法相结合的方法，实现了车牌字符的精确定位。并且把车牌字符分为汉字识别和字符(字母与数字)识别：提出把汉字识别的模板匹配与字符识别的特征匹配相结合的改进的识别方法。通过对字符图像进行数学形态学闭运算、细化等预处理，然后对预处理后的图像进行字符结构特征提取，设计简单的分类器，直接把字符识别出来。这种方法速度快、识别率高，使用效果比较理想。本算法对牌照的倾斜、变形、字符的污染、模糊有较强的抗干扰能力，对于外界光线强度和图像对比度的变化有较强的适应能力。7.期刊论文郭金泉.伍宏涛车辆图像识别预处理方法研究-通信市场2008(7)本文主要针对车辆图像识别技术中的图像灰度化、图像增强、图像平滑处理这些预处理环节进行了研究分析,以便为车牌定位等后续图像处理工作打下良好基础.8.学位论文王雪茹车牌自动识别技术的研究与实现2009车牌识别（LicensePlateRecognition，LPR）技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。典型的车牌识别系统一般包括图像预处理、车牌定位，字符分割和字符识别四个模块，本文从这四个方面对车牌自动识别技术进行了深入研究，最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别，并实现了计算机软件的仿真，各部分均能得到有效的结果。在车牌定位前需要对原始图像进行预处理，以降低图像噪声、提高图像质量、强化车牌区域。图像预处理工作包括图像灰度化、图像二值化、图像的中值滤波、图像的边缘检测四个方面。在车牌定位方面，分析比较了基于边缘检测、基于神经网络、基于灰度特征以及基于颜色特征的多种车牌定位方法。并提出了一种利用边缘检测与线扫描相结合的车牌定位方法，满足实时性和准确率的要求。在字符分割方面，首先介绍了车牌图像二值化、倾斜校正、去除边框等算法，然后根据车牌字符具有固定宽度和间距这一特点，提出了一种垂直投影与车牌尺寸先验知识相结合的车牌字符分割方法，取得了较好的