基于HSV空间颜色和纹理特征的车牌定位算法研究

赵洋; 闵升锋; 李大舟

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基于HSV空间颜色和纹理特征的车牌定位算法研究

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车牌识别系统中的一个关键性技术是车牌定位,其准确性直接影响后面的车牌字符分割和识别的效果.当背景与车牌区域颜色相似时,在颜色车牌定位算法中不能正确定位出车牌.针对上述问题,提出一种基于HSV空间颜色和纹理特征的车牌定位算法.该算法首先通过HSV空间变换,使颜色空间具有独立性,从而分割出不同颜色区域;其次,通过车牌区域字符集中且边缘信息丰富的特点,设置字符与字符边缘之间的梯度跳变次数的阈值,在复杂的背景下判断待测试区域是否为车牌区域;最后,通过二值化直方图投影法定位并分割出车牌区域,建立BP神经网络训练识别车牌字符来验证算法的有效性.实验结果表明:该方法能够在颜色相似和背景复杂的情况下正确定位车牌区域,在相同的条件下对比其他定位算法,其识别率达95.06%.

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来源
《沈阳化工大学学报》 |2022年第1期|90-95|共6页
作者
赵洋; 闵升锋; 李大舟;
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作者单位

沈阳化工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.413;
关键词
车牌定位; HSV空间; 纹理特征; 梯度跳变; 二值化直方图; BP神经网络;

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