基于概率主成分分析的车牌提取方法  

Car License Plate Extraction Based on Probabilistic Principal Component Analysis

作　　者：张南[1] 刘志军[2] 邱志强 

机构地区：[1]华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074 [2]华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074 [3]中船重工集团第719所,湖北武汉430064

出　　处：《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》2006年第4期64-67,共4页Journal of Wuhan University of Technology：Information & Management Engineering

摘　　要：提出了一种新颖的采用概率主成分分析的车牌提取方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法,适合于彩色及灰度图像。实验表明,该方法能准确地提取图像中的车牌。A novel method of car license plate extraction based on Probabilistic Principal Component Analysis （PPCA） is presented. It adapts to both color and gray image, and is a kind of texture-based image segmentation method. Experimental results show that the car license plate can be extracted correctly from the image by the proposed algorithm.

关 键 词：车牌提取 主成分分析 概率主成分分析 图像滤波 阈值化 

分 类 号：TN911[电子电信—通信与信息系统]