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車牌識別
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為了突出牌照的灰度細節

作者:車牌識別生產廠家 來源:www.sdzdgc.com 時間:05-30
    車牌識別字符識別的基本方法通常又三類:(1)神經網絡法;(2)模板匹配法;(3)結構特征分析方法.模板匹配的主要特點是實現簡單,當字符較規整時對字符圖像的缺損、污跡干擾適應力強且識別率相當高.此處采用的是模板匹配的方法,即是將要識別的字符與事先構造好的模板進行比對,根據與模板的相似度的大小米確定最終的識別結果.模板的制作很重要,必須要用精確的模板,否則就不能正確的識別.
    車牌識別過程用MATLAB語言編程實現,無時間滯后感,可以滿足實時檢出的要求.但是在設計的過程中發現,使用另一幅圖像后,識別效果始終沒有那么理想.需要做一定的設置后才能識別出相應的字符.
 
    在區域搜索和分割方而,根據車牌特點,一般采用的車牌定位算法有:(1)邊緣檢測定位算法;(2)利用哈夫變換進行車牌定位;(3)色彩分割提取車牌等.這里我采用邊緣檢測和數學形態學檢測結合的方法實現定位.Canny算了具有既能濾去噪聲又保持邊緣特性的邊緣檢測的特性.然后采用數學形態學方法對車牌進行膨脹運算,使車牌區域的像素點連接起米后,再對處理后的圖像進行腐蝕運算,達到可以去除噪聲的同的.
 
    基于邊緣檢測的定位方法反應時間快,定位準確率高,能有效的去除噪聲,而且對于多車牌快速定位的效果也很不錯,保證了各項指標的先進性,是車牌定位技術領域中運用最廣泛的方法,即便使用其他方法,很多情況下依然要結合邊緣檢測的方法從而得到更優的結果.基于邊緣檢測的定位方法存在的缺陷就是,如果車牌褪色比較嚴重的,由于字符筆畫的邊緣很難檢測或根本檢測不到,往往導致定位的失敗.
 
    車牌識別在車牌字符分割的預處理中,用到了對分割出的字符車牌進行均值濾波,膨脹或腐蝕的處理.這在對于有雜點的車牌是很有用的,因為這樣可以把字符與字符之間的雜色點去除,只有白色的字符和黑色的背景存在,這樣有利于的字符分割進行.
 
    對于識別錯誤情況的分析可知,主要原因:一是牌照自身的污漬等影響了圖象的質量;二是牌照字符的分割失敗導致的識別錯誤:再就是部分字符的形狀相似性,比如,B和8:A和4等字符識別結果可能發生混淆的情況.

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