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文檔簡介
1、車牌識別研究的難點(diǎn)是車牌定位和字符識別的方法。目前,關(guān)于車牌識別的研究方法非常多,但并沒有一種方法可以適用于所有的應(yīng)用環(huán)境。
本文運(yùn)用數(shù)字圖像處理、模式識別有關(guān)技術(shù),對車輛在一般環(huán)境下獲得的車牌圖像進(jìn)行了識別。研究的車牌識別系統(tǒng)主要分為圖像預(yù)處理,車牌定位、字符分割、車牌識別四個(gè)部分。
圖像預(yù)處理部分,主要利用灰度直方圖均衡、平滑濾波、圖像二值化處理等圖像處理技術(shù),研究如何改善車牌圖像質(zhì)量的方法,并通過MATLAB軟
2、件對比分析了預(yù)處理后獲得的車牌圖像的實(shí)際效果。車牌定位部分,主要采用基于圖像邊緣檢測與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的定位方法,研究合理地確定并分割出車牌區(qū)域的方法,并通過 MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)了對車牌區(qū)域的定位。字符分割部分,主要研究了利用Radon變換實(shí)現(xiàn)車牌傾斜校正及基于水平垂直投影的字符分割方法,并通過MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)了校正和字符分割。車牌識別部分,主要研究了利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)字符識別的具體辦法,并通過MATLAB軟件建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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