【摘 要】
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为解决自然复杂环境中车牌的定位和识别问题,提出了一个结合车牌颜色特征、灰度特征、几何形状特征的通用车牌定位方法,并首先根据中国车牌的颜色特征,提出了一种基于距离的
【机 构】
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天津科技大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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天津市高等学校科技发展基金项目(20061011)
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为解决自然复杂环境中车牌的定位和识别问题,提出了一个结合车牌颜色特征、灰度特征、几何形状特征的通用车牌定位方法,并首先根据中国车牌的颜色特征,提出了一种基于距离的颜色分类方法,解决了颜色分类的基本难题;然后采用行扫描及线段分析的方法得到车牌底色所在的矩形区域;最后将可能的车牌区域统一转换成底色为黑色,字符颜色为白色的二值图像,再利用灰度特征进行验证,并分割出车牌区域。采用自然复杂环境中拍摄的图像对新方法进行验证的实验表明,与其他方法相比,新方法可在一定限度内自适应车牌的类型、大小、数量和方向,并对汽车在图像中的位置以及图像背景的限制较少,是一种适用性较强的方法。
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