基于樣條模板濾波和雙函數(shù)法的車牌自動識別.pdf

1、車牌自動識別LPR(License Plate Recognition)是指通過識別車輛車牌來自動認(rèn)證車輛的身份。它是以特定目標(biāo)為對象的專用計算機(jī)視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進(jìn)而對字符進(jìn)行識別。它是智能交通系統(tǒng)ITS(Intelligent Transportation Systems)的關(guān)鍵技術(shù)之一，在電子收費(fèi)系統(tǒng)、城市交通監(jiān)控系統(tǒng)以及特種車輛識別等方面都有廣泛的應(yīng)用。國內(nèi)外有關(guān)學(xué)者窮數(shù)十年精力對此進(jìn)

2、行深入的研究，將圖像工程、模式識別、人工智能、計算機(jī)視覺、計算機(jī)圖形學(xué)以及相關(guān)的數(shù)學(xué)工具用于車牌定位、字符識別等方面，在理論和實(shí)踐上取得了長足的進(jìn)展。
　　 車牌自動識別第一步是獲取盡量清晰的汽車圖像，消除光線、陰影、天氣等因素的影響；第二步是在獲取的圖像中確定車牌的位置，第三步是對車牌圖像預(yù)處理，第四步是字符的切分及識別。本文從以上4個部分著手詳細(xì)介紹了車牌自動識別系統(tǒng)硬件組成、軟件結(jié)構(gòu)、處理流程。對于某些關(guān)鍵算法進(jìn)行了深入細(xì)

3、致的研究，改善處理效果，提高識別率。
　　 本文詳細(xì)論證了車牌圖像預(yù)處理的方法，將多分辨分析(MRA)與樣條函數(shù)卷積濾波進(jìn)行了詳盡的比較，結(jié)果表明，盡管Daubechies小波(n=4)的濾波效果優(yōu)于Haar小波，但在多分辨分析的框架下都有同樣的缺陷，即被慮除的低頻分量都有明顯的小方塊，最終導(dǎo)致二值化圖像的質(zhì)量下降；而模板卷積濾波所得的低頻分量，圖像明暗過渡自然，不含小方塊，其二值化圖像質(zhì)量明顯優(yōu)于小波濾波所得的圖像。在此前提下

4、，深入研究了樣條函數(shù)，并提出了新的樣條函數(shù)集，使其能夠無限趨近高斯函數(shù)，從而在理論上闡明了樣條函數(shù)與高斯函數(shù)的聯(lián)系。同時推導(dǎo)了樣條模板卷積濾波的簡化計算公式，在進(jìn)行樣條模板卷積運(yùn)算時，充分利用前一個卷積的計算結(jié)果，大大降低了計算量。
　　 本文提出了用于邊界描述的一種新方法——雙函數(shù)法，雙函數(shù)法的主要思路是動點(diǎn)沿二維目標(biāo)圖像的邊界勻速移動時，其橫軸及縱軸上的投影形成兩個時間函數(shù)，從而將任意的曲線轉(zhuǎn)化為以時間為變量的參數(shù)方程。使用

5、雙函數(shù)法描述物體邊界或曲線可以大大拓寬對邊界或曲線的處理方法，可將傅立葉變換、小波分析等處理手段應(yīng)用于對圖像目標(biāo)區(qū)域邊界或曲線的處理。本文使用雙函數(shù)法提取數(shù)字和英文字母筆劃特征，收到了理想的效果。
　　 本文提出采用掩碼技術(shù)開設(shè)特殊形狀的窗口檢測車輛的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的感應(yīng)裝置，不僅簡化了系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)，同時較之通常的矩形、梯形、或直線組成的虛擬線圈而言，采用掩碼技術(shù)可以更加精確地定義檢測區(qū)域，從而有效地去除了樹木，花草等復(fù)雜背景產(chǎn)

6、生的影響，減少了誤檢。
　　 本文還對一些常規(guī)算法作出了改進(jìn)，例如使用基于鏈表結(jié)構(gòu)的算法替代遞歸算法，減少了系統(tǒng)資源消耗；采用改進(jìn)的圖像旋轉(zhuǎn)錯切算法，有效地消除了因舍入誤差而造成的鋸齒狀紋理；提出了基于8鄰域判別法的二值化圖像濾波方法替代形態(tài)學(xué)運(yùn)算，在對筆畫寬度只有2-4個象素的字符進(jìn)行處理時該方法可以在保留字符的基本筆畫的基礎(chǔ)上有效地消除寬度為1個象素的噪音點(diǎn)，從而避免形態(tài)學(xué)運(yùn)算對于細(xì)筆畫的過度影響。
　　 文章介紹了