車輛圖像 文章 進(jìn)入車輛圖像技術(shù)社區(qū)

復(fù)雜車輛圖像中的車牌定位

• 針對(duì)復(fù)雜背景的車牌定位問(wèn)題，提出了一種綜合形態(tài)、顏色、投影等多種特征的車牌定位算法?；谲嚺茀^(qū)域邊緣信息豐富的特點(diǎn)，首先利用邊緣檢測(cè)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法定位候選車牌區(qū)域，并消除噪聲干擾；然后根據(jù)質(zhì)心所在位置對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行由低到高的排序，并通過(guò)顏色識(shí)別作進(jìn)一步篩選，以排除車燈等區(qū)域的干擾；最后采用投影法及谷值分析對(duì)截取出的缺損車牌進(jìn)行補(bǔ)全，從而得到準(zhǔn)確的車牌位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法的效率與精度與車輛圖像的清晰度、曝光度及車牌大小等因素有關(guān)，與傳統(tǒng)車牌定位算法相比，效率和精度分別提高了15％和20％以上。
  
• 關(guān)鍵字： 車輛圖像  車牌定位