复杂性算法在汽车车牌定位中的应用研究

本文利用非线性方法中的复杂性测度来量度图像中含有的信息量,实现车牌定位。其方法是先选定一个大小合适的窗口,然后计算窗口取出区域的复杂性KC特征值,计算结束后滑动窗口,每滑动一次计算一次窗口取出区域的KC特征值。结果根据所计算的KC特征值的高低,可以得出车牌区。针对车牌内部图像的复杂度与背景有较大差异的特征,将复杂性测度应用到汽车车牌定位技术中,有广泛的应用前景。

汽车牌照定位研究综述

车牌定位是牌照自动识别系统中最关键的环节，也是检验牌照自动识别系统优劣的重要指标．长期以来，许多学者从事这方面的探讨和研究，相继出现了一些新方法、新思路．尽管如此，目前国内尚无一个完善、通用的牌照定位系统．本文结合国内汽车牌照的特点，对近几年来国内外车辆牌照识别系统研究中出现的车牌定位方法，进行了全面的综述．

一种有效的车牌定位方法——数学形态学和字符边缘特征相结合的车牌定位方法

汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。从而实现了车牌图像的准确定位。

基于扫描算法的车牌定位系统研究

车辆牌照自动识别是智能交通系统中的关键技术。本文提出了一种扫描算法作为车牌定位的方法,结合Canny算子对图像进行处理,对原有的扫描算法作出改进后使定位误差较小。