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一种基于形态学和几何特征的车牌定位方法
李春娟;赵艳花
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(025)031
【摘要】基于图像形态学处理和车牌几何特征,设计一个改进的车牌定位方法.首先对图像进行灰度化、垂直方向差分、线性拉伸和二值化等预处理,然后利用形态学方法对二值化后的图像进行一系列膨胀腐蚀处理,缩小车牌候选区域.先利用投影法粗略定位出候选车牌区域的位置,再根据车牌的长宽比来精确定位车牌的位置.【总页数】3页(P175-177)
【作者】李春娟;赵艳花
【作者单位】471003,洛阳,洛阳理工学院电气工程与自动化系;471003,洛阳,洛阳理工学院电气工程与自动化系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于数学形态学和投影的车牌定位方法 [J], 唐灵洁;胡红萍;白艳萍;杨丽丽
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5.一种基于形态学与区域分析的车牌定位方法 [J], 罗山
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一种基于小波与形态学的车牌图象分割方法
戴青云;余英林
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2000(005)005
【摘要】针对汽车车牌号与车身背景的分割问题,给出了一种基于小波分析和数学形态学的图象分割方法.该方法是通过小波多尺度分解提取出纹理清晰,具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图象.其水平方向低频、垂直方向高频的这一细节分量,主要代表车牌的目标区域.然后,用数学形态学方法对小波分解后的细节图象进行一系列的形态运算,进一步消除无用信息和噪声,以找准车牌位置.用该方法对在不同照明条件下所采集到的一系列车头、车尾图象进行了大量的实验.实验结果表明,该方法定位效果好,分割精度高,适于对有噪声的车牌图象进行分割.
【总页数】5页(P411-415)
【作者】戴青云;余英林
【作者单位】华南理工大学通信与电子工程系,广州,510641;广东工业大学电子与信息工程系,广州,510643;华南理工大学通信与电子工程系,广州,510641
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
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4.一种基于数学形态学的车牌定位与分割方法 [J], 焦蓬蓬;郭依正
5.一种基于形态学与区域分析的车牌定位方法 [J], 罗山
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基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究车辆牌照自动识别技术是基于图像处理的一项重要技术。
随着现代社会交通流量的增加，通过人工方式对车辆进行识别和记录变得越来越困难和低效。
因此，开发一种能够自动识别车辆牌照的技术，具有重要的实际意义。
本文将对基于图像处理的车辆牌照自动识别技术进行详细的研究和分析。
首先，我们需要明确基于图像处理的车辆牌照自动识别技术的原理。
该技术主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等步骤。
在图像预处理阶段，我们需要对原始图像进行灰度化、二值化和噪声去除等操作。
灰度化可以将彩色图像转化为灰度图像，简化了后续处理步骤。
二值化操作将灰度图像二值化，将车牌区域与背景进行分离，提高了后续车牌定位的准确度。
噪声去除则是为了消除图像中的噪声干扰，提高车牌信息的可靠性。
接下来是车牌定位阶段。
在这一步骤中，我们需要使用图像处理算法来定位图像中的车牌区域。
常用的方法有颜色特征法、边缘检测法和形态学操作法等。
颜色特征法是通过分析车牌的颜色特征来定位车牌区域，虽然简单但准确率较低。
边缘检测法则是通过检测图像边缘来确定车牌区域，常用的算法有Sobel算子和Canny算子。
形态学操作法则是利用图像形态学的相关方法来提取图像中的车牌区域，可以通过腐蚀和膨胀等操作来实现。
完成车牌定位后，接下来是字符分割与识别阶段。
在这一阶段，我们需要将定位到的车牌区域中的字符进行分割和识别。
字符分割是将车牌字符分离成单个字符的过程，常用的方法有基于投影的分割方法和基于边缘检测的分割方法。
字符识别则是利用图像处理和模式识别的相关技术来对字符进行识别，常用的方法有基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法等。
在实际的车牌自动识别系统中，还需要考虑一些实际问题。
比如，车牌的变化、光照条件的变化、遮挡和模糊等。
为了提高识别的准确性和鲁棒性，可以采用多特征融合的方法，结合颜色、纹理、形状等多种特征来进行识别。
同时，还可以使用机器学习算法来训练车牌识别模型，以提高系统的准确性和泛化能力。
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。
数学形态学在车牌提取预处理中的简单应用摘要作为智能交通管理系统额核心技术，车牌自动识别技术科用于道路交通收费系统，交通管理系统和安全保障系统等。
典型的汽车牌照识别系统通常包括三个主要部分：图像的获取和预处理，车牌的定位分割和兴车牌图像中分割出字符进行识别.其中，车牌的定位分割时关键和难点。
目前，车牌的定位分割方法主要有：彩色图像色彩信息定位，阈值分割，边缘检测和多分辨率等。
其中，色彩信息发实时性较差，不适用于实时车牌自动识别系统；阈值分割和多分辨率法在背景复杂时，应用困难。
目前，边缘检测法是应用的主流方法。
由于传统边缘检测算法大都基于空间运算，借助空域微分算子，通过模板与图像卷积来实现，对图像边缘的连续性要求过高。
数学形态学的图像处理是应用具有一定形态的结构元素度量和提取图像中对应的形状，以达到对图像分析和识别的目的。
将数学形态学用于边缘检测，既能有效滤除噪声，又有助于保留图像中原有的细节信息。
关键词：车牌识别图像分割数学形态学1数学形态学基础理论数学形态学具有一套完整的理论、方法及算法体系，是一种非线性图像处理和分析方法，是法国和德国的科学家在研究岩石结构时建立的一门学科。
它摒弃了传统的数值建模及分析的观点，从集合的角度来刻画和分析图像。
[1, 2] 它有几个突出的特点:1)形态学图像处理的数学基础和语言是集合论；2)形态学运算由集合运算(如并、交、补等)来定义；3)图像都必须以合理的方式转换为集合进行处理；4)输出图像中每一点的值和输入图像当前点的值以及它的邻点的值有关；它在图像处理中的应用主要是：1)利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的；2)描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积，周长，连通度，颗粒度，骨架和方向性；3)定义与实现图像的开闭等运算。
1.1一些基本定义元素设有一幅图像X ，若点a 在X 的区域以内，则称a 为X 的元素，记作a X ∈.B 包含于X （included in ）设有两幅图像B ，X 。
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。
编号潍坊学院毕业设计技术报告课题名称：车牌图像形态学学生姓名: 李硕学号: 09242630120专业: 电子信息工程技术班级: 2009级1班指导教师: 孙学岩2012年 6 月目录第一章前言 (5)第二章汽车牌照识别的研究 (7)2.1 研究目的和意义 (7)2.2 国内外研究现状 (7)2.3 国内汽车牌照的特点 (9)2.4 汽车牌照识别系统的组成 (10)2.5 主要应用领域 (11)第三章汽车牌照识别技术 (13)3.1 图像预处理 (13)3.1.1 图像灰度化 (13)3.1.2 二值化 (15)3.2 车牌定位 (16)3.2.1 车牌粗定位 (17)3.2.2 车牌细定位 (18)3.3 车牌分割 (19)3.4 字符识别 (20)3.5 实验结果分析 (23)第四章结论 (26)参考文献 (27)附录 (28)致谢 (40)摘要：汽车牌照识别技术研究与实现一直是现代化交通发展中倍受关注的问题，也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。
交通图像检测与处理方法研究对于交通安全、交通管理和控制具有非常总要的理论和意义和使用价值。
通过视频图像的检测与识别，可以对道路的交通流、路况等实时监视，提取交通流信息，通过视频图像的检测与识别，还可以实时检测交通违规现象、识别违章车辆的车牌号，为公安交通管理部门提供强有力的执法依据。
因此，研究交通图像检测与处理方法对智能交通运输系统的发展具有重要的推动作用。
该文采用一种基于颜色与数学形态学的车牌定位方法。
首先图像形态学处理，然后进行颜色分割，最后进行区域生成，分割并定位车牌。
实验表明算法效果好，速度快，尤其是进行形态学处理效果很明显。
并采用了一种基于模板匹配的字符识别方法，来实现车牌字符识别。
关键词：车牌定位；车牌字符识别；模板匹配ABSTRACT：The research and realizatio n on intelligent vehicle license plate recognitio n techno lo gy plays an important role in the intelligent contro l and management o f the modern traffic. Traffic image processing method for testing and research, traffic, safety management and contro l has important theoretical significance and practical value. Through video images o f detectio n and recognitio n o f the road, road traffic flow, monitoring, still can real-time detection extraction, through video images o f detectio n and recognitio n, still can real-time detection and identification o f vio late the traffic vio lations pheno menonplate number for pub lic security tra ffic management department, provide strong evidence of law enforcement. Therefore, the study traffic image processing methods of testing and the develop ment o f intelligent transportation system p lays an important role.In the paper, A new method of license plate location Witch based on color and mathematical morp ho logy was used. First o f all, Mathematical morpho logy image processing, Then Color Segmentation, Finally, Region generation, Segmentatio n and positioning license plate. Experiment result shows that the algorihm has better effect faster speed. Especially the result o f mathematical morpho lo gy processing was obvious .And used a method that based on temp late matching, accomp lished Vehicle license plate character recognition.Keywords:license p late location; Vehicle license plate character recognitio n; Temp late matching第一章前言随着科学技术的不断进步，计算机技术的不断发展和普及，数字信息的处理工具得以广泛应用。
作为信息的一个重要载体，数字图像大量运用于生活中。
交通的迅速发展使得全世界的研究者不断采取新的电子技术、数字图像处理和计算机视觉技术来监视和控制交通。
在交通路口设立称为“电子眼”的设备，他能够及时记录下国王车辆的车牌号，作为交通违章处罚管理的依据。
目前常用的电子眼设备是由环形线圈检测器及照相机等构成，它通过环形线圈检测器检测是否有车辆闯红灯，当检测到时，启动照相机快门拍下闯红灯车辆。
采取数字图像处理与分析方法来判断当红灯是否有效时是否有车辆闯红灯，若有，则冻结车辆闯红灯画面，并将其保存为JPEG储存格式文件。
由于车辆在闯红灯时的速度较高，所以摄像头摄取的图像通常是模糊的。
这种图像处理起来比较困难。
如何有效地进行交通管理，越来越成为各国政府的相关部门所关注的焦点。
针对这一问题，人们运行先进的信息处理技术、导航定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理和识别技术及计算机网络技术等科学技术，相继研发了各种交通道路监视管理系统、车辆控制系统及公共交通系统。
这些系统将车辆和道路综合起来进行考虑，运行各种先进的技术解决道路交通的问题，统称为智能交通系统( Intelligent Transportation System，简称ITS)。
ITS 是20世纪90年代兴起的新一代交通运输系统。
它可以加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系，实现道路交通管理自动化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活力。
智能交通系统以车辆的自动检测作为信息的来源，因而对汽车牌照等相关信息的自动采集和处理的一门新的交通信息获取技术——车牌识别(License Plate Recognitio n ，LPR) 技术逐渐发展起来，成为信息处理技术的一项重要研究课题。
汽车牌照自动识别是智能交通管理系统中的关键技术之一。
目前，国内外汽车牌照的识别技术有IC卡识别技术、条形码识别技术、图像处理技术、人工神经网络识别技术。
采用计算机视觉技术和图像处理技术进行车牌识别是一个发展方向。
基于数字图像处理的车牌识别系统主要由图像的采集、牌照的定位、字符分割和字符识别四部分组成。
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，牌照字符定位、字符分割，最后自动识别汽车牌照上的字符。
为了保证汽车车牌识别系统在各种复杂环境下，能发挥其应有的作用，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。
本文先采用了一种基于颜色与数学形态学的定位方法对车牌进行定位，后采用基于模板匹配的方法对汽车牌照的字符识别进行研究。
[袁志伟，潘晓露.车辆牌照定位的算法研究[J].昆明理工大学学报，2001，26(2)：56-60]第二章汽车牌照识别的研究2.1 研究目的和意义车牌识别LPR是智能交通系统(ITS)的一个重要组成部分。
在社会生活，治安管理等方面有很大的作用。
车牌识别技术的运用使得“大输入小输出”成为了可能——输入一幅很大存储量的图像，输出时仅仅是很小存储量的数字，这必然使得其在大量存储和管理数据库相连等方面有无可替代的优越性。
2.2 国内外研究现状从20世纪90年代初，国外就已经开始了对汽车牌照自动识别的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。
在各种应用中，有使用模糊数学理论也有用神经元网络的算法来识别车牌中的字符，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身比较模糊等条件的影响，给车牌的识别带来较大的困难。
国外的相关研究有：(1)J Barroso提出的基于扫描行高频分析的方法；(2) I.T. Lancaster提出的类字符分析方法等。
为了解决图像恶化的问题，目前国内外采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量，继而提高识别率，但系统的投资成本过大，不适合普遍的推广。
车牌识别系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。
关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经作了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。
为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点，车辆拍摄的不良现象及背景的复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善.然而现代化交通系统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求。
因而进一步加深车牌定位的研究是非常必要的。
车牌字符识别是在车牌准确定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有效确认的过程，其中汉字识别是一个难点，许多国外的LPR系统也往往是因为汉字难以识别而无法打入中国市场，因而探寻好的方法解决字符的识别也是至关重要的。
目前己有的方法很多，但其效果与实际的要求相差很远，难以适应现代化交通系统高速度、快节奏的要求。
