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基于SSIM的车牌识别算法研究
  • ISSN号:1002-1582
  • 期刊名称:光学技术
  • 时间:2013
  • 页码:505-509
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]首都师范大学信息工程学院,北京100048
  • 相关基金:国家自然科学基金联合资助基金项目(11178017);北京市教委科技面上项目(KM201110028017)
  • 相关项目:最新sCMOS成像技术及其在太阳观测中的适用性研究
中文摘要:

对车牌中的字符进行精确提取并识别是车牌识别系统面临的重要问题。在字符提取阶段,利用车牌图像特有的信息特征,提出以红色分量作为目标图像,依次进行水平和垂直投影完成字符分割,既可精确提取字符,又可矫正字符形态。将基于结构相似度SSIM(structuresimilarity)的算法应用于车牌识别,避免了前期对字符结构信息做大量的对比统计工作,省略了特征提取的步骤,降低了算法复杂度;利用角点检测方法对相似字符进行细化和区分,进一步完善了整体的识别性能。实验证明,该算法有较好的识别率。

英文摘要:

One of the main problems for license plate recognition system is to maintain an accurate view of extraction and recognition of the license plate. In the character extraction stage of image recognition, the red component of the li cense plate information is extracted as the target image depended on the unique characteristics of the license plate image, and the splitting characters by the horizontal and vertical projection will result in a more accurate extraction and correct character form. A new method based on the structure similarity recognition is introduced. This approach avoids a lot of statistical compare on character structure information in early process and reduces the computing complexity by omitting the step of feature extraction. A method of corner detection is given, which further perfects the integral recognition per formanee to distinct and refine similar characters. The experiment results show that the algorithm has the better recogni tion rate.

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期刊信息
  • 《光学技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国防科工委
  • 主办单位:中国兵工学会 北京理工大学 中国北方光电工业总公司
  • 主编:夏阳
  • 地址:北京海淀中关村南大街5号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:gxjs@bit.edu.cn
  • 电话:010-68913628 68948720
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1582
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1879/O4
  • 邮发代号:2-830
  • 获奖情况:
  • 中国兵器工业总公司优秀期刊一等奖,首届国防科工委优秀期刊二等奖,美国工程索引(EI)对本刊论文的收录率为87%
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:12855