一种新型边缘检测技术在车牌定位中的应用

"基于边缘检测的车牌定位方法，通过图像处理技术提高车牌在各种光照条件下的定位准确性，尤其在夜晚表现更优。" 车牌识别技术在现代交通管理系统中扮演着核心角色，涉及车牌定位、车牌分割及字符识别三个关键步骤。其中，车牌定位是首要任务，它直接影响后续的分割和识别效率。对于传统方法而言，由于光线条件的变化，特别是在夜晚，车牌定位的准确率会显著下降，这成为车牌识别系统的一大挑战。 本文由杨军飞、路小波和张焙铧共同研究，他们提出了一种新的基于边缘检测的车牌定位方法。这种方法首先对输入图像进行边缘检测，目的是增强车牌区域的特征，使得车牌与背景有明显的区分。边缘检测是图像处理中的基础技术，能有效地突出图像中的轮廓，对于车牌这种具有明显边缘的物体尤为适用。 在边缘检测之后，该方法采用水平和垂直投影策略，去除如车前栅栏、车灯等可能干扰车牌定位的因素。这种方法能够减少误识别，提高定位的精确性。实验结果显示，不论在白天还是夜晚，该方法都能实现稳定且准确的车牌定位。 对比以往的研究，文献[1]和[2]虽然在定位上取得了一定的效果，但未充分考虑日间与夜间图像的不同特性。文献[3]尝试将图像分为白天和夜晚两类，分别应用不同的灰度跳变值来提取车牌候选区域，而文献[4]则针对日间和夜间采用了不同的定位策略。这些方法虽然有所改进，但在处理夜晚图像时仍存在定位率低的问题。 针对这一问题，本文提出的边缘检测方法在设计上更加通用，能在各种光照条件下保持较好的性能，不再需要为白天和夜晚分别制定不同的定位策略。通过边缘检测，不仅能够突出车牌边缘，还能在光照不均匀的情况下，如夜间图像，有效地捕捉到车牌特征，从而提高了定位的鲁棒性和准确性。 这项研究为车牌识别系统的车牌定位提供了新的解决方案，尤其是在解决夜晚定位难题上具有显著优势，对于提升整个车牌识别系统的整体性能具有重要意义。同时，这种方法对于其他光照条件复杂的场景也具有一定的借鉴价值，有助于推动车牌识别技术的进一步发展。