基于圖像分析的汽車牌照識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、圖像字符識(shí)別是圖像處理與模式識(shí)別理論的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，是實(shí)現(xiàn)智能人機(jī)接口的重要途徑，近幾十年來得到廣泛的研究。字符識(shí)別是模式識(shí)別的一個(gè)重要方面，在信息處理、辦公自動(dòng)化、郵政系統(tǒng)、銀行系統(tǒng)等方面有著重要的使用價(jià)值和理論意義。
　　 首先，本文對(duì)圖像處理的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了闡述，論述了一種改進(jìn)的自適應(yīng)背景更新的檢測(cè)算法。從背景模型的建立和初始背景的獲取，提出了一種新的自適應(yīng)背景更新的算法，首先建立混合高斯分布的背景模型，然后利用中

2、值法提取初始背景圖像，最后利用分塊的思想，改進(jìn)了背景更新的算法來更新背景，以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛的實(shí)時(shí)檢測(cè)。
　　 其次，在定位前需對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)、二值化和邊緣提取等相關(guān)圖像的預(yù)處理，提出了利用形態(tài)學(xué)和投影法的二次定位方法對(duì)車牌進(jìn)行定位，首先對(duì)圖像進(jìn)行開、閉的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理，然后提取車牌連通區(qū)域進(jìn)行初次定位，由于監(jiān)控設(shè)備、路面狀況及車輛運(yùn)動(dòng)等因素的影響，所提取的車牌區(qū)域不可避免地會(huì)出現(xiàn)傾斜狀況，與Hough檢測(cè)法比較，利用直線擬合的方

3、法計(jì)算出傾斜的角度，最后對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到二次定位的車牌區(qū)域。
　　 最后，在對(duì)車牌進(jìn)行定位后，下一步首先需要進(jìn)行車牌區(qū)域的去除邊框處理，然后對(duì)車牌進(jìn)行垂直投影，分析圖像中峰值和谷值的相關(guān)信息，并根據(jù)車牌的特征信息，找出字符的中心位置，最后提取分割車牌字符。在車牌的字符分割以后，提出了改進(jìn)的基于模板匹配字符識(shí)別的方法對(duì)分割的字符進(jìn)行識(shí)別并輸出，首先建立標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字、字母及漢字的模板庫(kù)，然后對(duì)分割的字符進(jìn)行歸一化等相關(guān)處理，最