多車牌定位的研究.pdf

1、車牌識別廣泛用于電子收費、出入控制、交通監(jiān)控等重要場合。車牌定位作為車牌識別中的重要環(huán)節(jié)，對系統(tǒng)識別精度有重要的影響。目前的車牌定位方法主要是針對所監(jiān)視的區(qū)域只有單一車輛的情況。但在許多情況下，監(jiān)視區(qū)域比較復(fù)雜。比如車載監(jiān)控系統(tǒng)、多車道公路路口的監(jiān)視與監(jiān)控、城市要道的監(jiān)視與監(jiān)控，所監(jiān)控的區(qū)域一般同時會出現(xiàn)多輛汽車，背景也比較復(fù)雜。所以多車輛圖像的牌照識別開發(fā)就具有重要意義。 本文著重進行了多車牌定位的研究，提出了一種綜合利用邊緣

2、檢測、連通域分析、傾斜矯正等多種方法相結(jié)合的多車牌定位的算法。主要工作如下： 1.對要處理的圖像進行預(yù)處理，包括彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像、灰度均衡、小波去噪等，首先彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像采用現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)的平均值法，g表示灰度化后灰度值，R、G、B分別表示原彩色圖中的紅、綠、藍分量，有g(shù)=0.3R+0.59G+0.11B；然后通過對灰度化的圖像進行直方圖均衡化，消除了光照引起的圖像差異，使得圖像上明暗對比顯著，牌照區(qū)域的筆畫特征明顯；最

3、后對于圖像去噪，本文采用了一種小波局部閾值的設(shè)置方法來進行圖像的去噪，完成圖像預(yù)處理。 2.對預(yù)處理后的圖像利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算將含有多車牌的圖像中各疑似單車牌的聯(lián)通域定位出來。首先進行圖像邊緣檢測，由于圖像邊緣是多樣的，為了達到提取圖像的多種類型的邊緣，本文采用將形態(tài)學(xué)運算與集合運算結(jié)合起來，選取膨脹腐蝕型結(jié)構(gòu)算子，采用多結(jié)構(gòu)元素，即先對小波去噪后的圖像分別進行膨脹、腐蝕運算，然后取膨脹后的圖像與腐蝕后的圖像之差得到較好的圖像邊

4、緣。其次對邊緣檢測后的圖像進行膨脹運算，填充圖像中的“小洞”；接下來進行水平閉運算填平小湖(即小孔)，彌合小裂縫，和水平開運算，去除孤立的小點，毛刺和小橋(即連通兩塊區(qū)域的小點)；確定出含有車牌區(qū)域的多個連通域；最后對經(jīng)過多種形態(tài)運算后的圖像進行面積剔除，去除較小面積的連通域，從而幾個可能的車牌連通域被確定出來。 3.提出一種改進的Hough變換法進行疑似車牌連通域的糾正。首先通過檢測疑似車牌連通域邊框直線來獲得車牌的傾斜角度，