基于Gabor滤波多特征融合的车牌定位算法

摘要：

车牌定位是车辆监控的基础.单一特征在特定的场合中定位准确,但是在实际生活场景中单一特征存在着很多缺陷.基于上述问题,提出了一种基于Gabor滤波器多种特征融合的车牌定位算法.该算法在实现过程中主要分为三个阶段,第一阶段是根据车牌图像大小和特点生成Gabor滤波核,使用Gabor滤波器对车牌图像进行滤波,生成车牌图像的特征图,再对滤波后的图像使用数学形态学操作,将车牌区域连接形成连通区域.第二阶段通过车牌的长宽比以及车牌字符个数进行筛选,得到车牌的候选区域,然后再使用车牌的字符纹理和字符角点邻域颜色,在候选区中进行筛选,生成候选区域.第三阶段验证候选,使用颜色方差和灰度投影确定候选.实验表明,在该图像库中,车牌区域定位的成功率达到了95.7％,证明了该算法是一种可行性较高的车牌定位算法.

关键词：Gabor滤波、车牌区域检测、多特征融合、特征点检测、灰度投影、车牌定位

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育基金资助项目201601196

在线出版日期：2020-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：194-199