[1]王诗钧,印佳奇,徐靖峰,等.一种车牌快速矫正算法[J].常州大学学报(自然科学版),2018,30(04):76-86.[doi:10.3969/j.issn.2095-0411.2018.04.013]
　WANG Shijun,YIN Jiaqi,XU Jingfeng,et al.A Fast Algorithm for License Plate Recognition Correction[J].Journal of Changzhou University(Natural Science Edition),2018,30(04):76-86.[doi:10.3969/j.issn.2095-0411.2018.04.013]
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一种车牌快速矫正算法()
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常州大学学报(自然科学版)[ISSN:2095-0411/CN:32-1822/N]

卷:
第30卷
期数:
2018年04期
页码:
76-86
栏目:
计算机与信息工程
出版日期:
2018-07-28

文章信息/Info

Title:
A Fast Algorithm for License Plate Recognition Correction
作者:
王诗钧; 印佳奇; 徐靖峰; 李 振; 梁久祯
常州大学 信息科学与工程学院,江苏 常州 213164
Author(s):
WANG Shijun;  YIN Jiaqi;  XU Jingfeng;  LI Zhen;  LIANG Jiuzhen
School of Information Science & Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, China
关键词:
车牌识别;  倾斜矫正;  连通量;  扫描线;  Hough变换
Keywords:
license plate recognition;  slant correction;  the amount of communication;  scan line;  Hough transform
分类号:
TP 312
DOI:
10.3969/j.issn.2095-0411.2018.04.013
文献标志码:
A
摘要:
针对车牌识别中的图片倾斜矫正,提出了一种基于字符形态学特征,只需处理字符与字符之间的关系的新算法。该算法通过枚举扫描线的倾角代替对整个图像的旋转,节省了对图像进行旋转操作的时间。与传统的Hough变换、Radon变换以及近几年新兴的车牌矫正算法等方法相比较,该算法在保持高正确率的前提下,整体运行时间提高了3～5倍,减少了因车牌边框不明显而引起的误差,降低了水平矫正算法复杂度。实验结果表明,该算法效果良好。
Abstract:
The paper proposes a new algorithm based on the morphological characteristics of the character for license plate recognition image correction. The algorithm only processes the relationship between characters and characters. Instead of rotating the entire image, this algorithm enumerates scanning line’s angle, which saves the time to rotate the entire image. Compared with the traditional Hough transform, Radon transform and new license plate correction algorithm in recent years, this new algorithm has its efficiency improved 3—5 times with higher accuracy and reduces the chances of errors caused by obvious license plate frame and the complexity of horizontal correction algorithm. The experimental results show that the algorithm works well.

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备注/Memo

备注/Memo:

作者简介:王诗钧(1995—),男,江苏连云港人,硕士生。通讯联系人:梁久祯(1968—),E-mail: jzliang@cczu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2018-07-30