基于实景图像的道路限速标志识别算法研究

基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一是对图像中的交通标志能够快速有效的识别.文中以具有字符信息的限速标志为例,通过对提取的区域图像进行预处理、旋转校正、字符分割和字符识别,实现了对交通标志中字符信息的自动识别.实验验证:该算法能有效地识别交通标志中的字符信息.     

轴承压印字符自动识别算法的研究

为了方便轴承的生产和管理,针对轴承上字符的特点,提出了一种自动识别轴承压印字符的方法。首先借助环形光源,利用"反光差"产生并采集字符图像;然后利用随机Hough变换定位轴承圆心,并确定目标字符的位置;通过对单个字符进行仿射变换矫正字符区域;最后提取轮廓层次特征,并使用支持向量机识别。实验表明,该方法能够实现轴承字符的自动识别,并能满足实时性和识别率的要求。     

基于模板匹配的车牌汉字识别方法及判别函数

利用预先设计好的标准车牌汉字模板与待识别字符进行逻辑‘与’运算,通过判别函数得出识别结果。文中提出两个判别函数,求取模板、待识别字符与匹配结果三者标准差最小值,求取匹配结果矩阵元素和最大值,并对它们的识别结果进行对比和分析,最后将两个函数联合使用。结果表明,在一些字符的识别上文中方法较以往的识别方法有所提高     

基于机器视觉的数字化仪表字符识别

针对工业生产中测试仪表显示数据的自动识别问题,提出一种基于机器视觉的数字仪表数据识别方法;文章方法利用图像获取、图像去噪、阈值分割、光学字符识别等技术有效远程识别LCD/LED显示的数字信息。通过实验验证,该系统能远程实时识别具有LCD/LED显示的数字化仪表的显示数据,识别率能达到99%以上,并且能够实现超限报警及数据保存功能。     

一种新型自适应环境光照的车牌定位算法

为解决在不同光照环境下车牌的适应性定位问题,同时解决基于颜色定位的方法普遍存在的车身颜色与车牌颜色相近,以至于难以区分的问题,分析了不同光照下的车牌图像在HSV空间的分布特性与图像亮度等参数关系,结合车牌的混色分布特点、RGB与HSV空间变量转换关系,提出了一种可直接对RGB空间进行处理、能适应光照环境的快速车牌定位算法;实验结果表明,提出的定位算法对光照不足、环境光不均匀等复杂条件下获取的蓝白车牌图像具有很高的定位可靠性。     

一种改进的RGB Hough车牌校正定位算法

车牌的定位对车牌识别的成功率起到决定性作用。为了通过校正倾斜的车牌提高车牌在倾斜情况下字符识别的准确率,针对小型车蓝底白字的车牌提出了一种基于RGB色彩空间与Hough变换的车牌校正定位算法。对无倾斜情况的车牌可以直接定位,对于存在明显倾斜的车牌可以实现倾斜校正并定位。对车牌无倾斜情况的定位准确率为93%,倾斜车牌的定位准确率为88%。     

基于小波散射卷积网络的纹理分割方法

针对物体的纹理特征进行图像分割的问题,提出一种基于小波散射卷积网络的纹理分割方法.首先利用小波散射卷积网络提取每个子图像块的散射能量分布特征;然后采用全局阈值处理的Ostu方法,对各层级散射能量特征值矩阵进行分类,得到粗分割结果;最后利用形态学方法消除粗分割中的虚假点,得到细分割结果,从而实现了无监督的纹理分割.实验结果表明,该方法用于纹理图像分割及车牌定位都能获得很好的效果.     

基于MQDF的车牌字符识别

文中提出了一种新的基于MQDF的车牌字符识别算法,该算法在QDF的基础上进行K-L变换,并且用常量代替小的特征值改善计算速度和分类的正确率。该方法基于统计模型和中心极限定理,便于设计和实现,广泛应用于手写体识别,具有很好的鲁棒性和较高的识别准确率。用2142幅白天、晚上的蓝牌、黄牌车牌图像做实验,实验结果表明,对于数字、字母、汉字字符,平均识别率达到98%以上,具有较好的应用前景。     

基于加权平均值的汽车车牌监控图像过滤技术研究

车牌监控图像由于照明、天气、运动目标位置和运动目标速度的不同,图像质量差异很大,从而不利于车牌监控的定位和识别。本文采用最大值法、平均值法和加权平均值法三种方法对车牌监控图像进行过滤,结果表明：采用加权平均值法进行车牌图像颜色过滤能够保留绝大部分的汽车车牌信息,使得目标和背景之间边界清晰,是一种较好的车牌图像彩色过滤方法。     

智能交通车牌自动识别系统的设计

利用图像增强、边缘检测首先对车牌图像进行预处理,然后利用基于边缘特征和形态学相结合的方法对车牌进行定位,接着进行字符分割处理,并采用神BP经网络字符识别算法对车牌进行识别,最终实现车牌自动识别。实验结果表明,该系统对车牌识别效果较好。