基于字符特征约束的自适应车牌校正提取

发布时间：2017-06-28 09:18

  本文关键词：基于字符特征约束的自适应车牌校正提取，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对复杂多变环境中难以快速、精确提取车牌的问题,提出了一种利用字符特征智能校正提取车牌的方法。首先通过Gamma校正和Canny算子结合的方法在灰度图中实现自适应阈值边缘检测,解决了分割阈值选取的难题;然后应用字符特征约束条件提取特征轮廓,根据特征轮廓分布规律提取车牌候选区,避免复杂运算的同时提高了定位准确性;最后对候选区进行线性畸变校正并利用行灰度跳变统计实现了车牌真实性验证和精确提取,为后续的识别工作提供了良好条件。对不同环境中随机采集的700幅高清图像进行测试,综合提取准确率为96%,提取车牌字符规整、无多余残留信息。实验结果显示,该方法对图像中车牌状态、背景环境、光照条件等限制极少,具有更广的适用范围和更强的鲁棒性。
【作者单位】： 大连交通大学动车运用与维护工程学院;大连交通大学机械工程学院;
【关键词】： 车牌提取 字符特征 边缘检测 车牌校正 图像增强
【基金】：国家自然科学基金(51376028) 图家“863”高技术研究发展计划(2013AA041108)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分,可以减轻人类在交通管理中的劳动强度,在实际生活中有着广泛的应用前景,例如通道处车辆的自动检测、交通路线的监管、车辆的电子付费等[1]。车牌识别系统一般可分为车牌的提取、字符的分割和字符的识别3个部分,其中车牌的提取

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