車牌識別算法的研究與實(shí)踐.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國汽車的數(shù)量迅速增加，對交通管理提出了更高的要求。智能交通系統(tǒng)(ITS)近年來發(fā)展迅速，它把信息技術(shù)與交通系統(tǒng)結(jié)合在一起，大大提高了交通效率和管制水平。對車輛個體的身份識別是ITS的重要內(nèi)容，而車牌是車輛最重要的身份標(biāo)志。車牌識別技術(shù)要求適應(yīng)戶外全天候的工作環(huán)境，同時需要能處理各種實(shí)際場景中車牌圖像，包括模糊、污損、傾斜等等情況，目前世界上還未出現(xiàn)較理想的通用的車牌識別技術(shù)，說明了車牌識別技術(shù)所要處理的車牌的多

2、樣性以及環(huán)境的復(fù)雜性。車牌識別技術(shù)還在持續(xù)發(fā)展當(dāng)中。 針對道路交通場景中的車輛數(shù)碼照片，本論文研究車牌識別不同階段的算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個車牌識別系統(tǒng)，從讀入圖像到輸出文本結(jié)果的車牌號碼。車牌識別分為3個階段，依次是車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別。 車牌定位階段，本論文綜合了灰度圖像的處理和彩色信息的利用，首先對全圖進(jìn)行邊緣檢測，根據(jù)車牌區(qū)域邊緣點(diǎn)的特征用行掃描技術(shù)定位車牌區(qū)域。然后計(jì)算車牌區(qū)域內(nèi)像素的顏色值，判斷

3、車牌顏色以及車牌類型，并據(jù)此判斷每一個定位到的可疑車牌區(qū)域的有效性。由于實(shí)際圖像中的車牌大量存在傾斜的情況，定位之后的車牌需要判斷傾斜角度，并進(jìn)行校正。 字符分割即從車牌圖像中得到一系列單個字符圖像。本論文利用投影法尋找字符圖像的邊界，其中存在著許多問題，如車牌邊框、車身或圖像噪聲的干擾以及字符連結(jié)等等。根據(jù)已知的車牌字符的幾何知識以及排列規(guī)則來解決這些問題，從而得到精確邊界的字符圖像。 字符識別階段首先進(jìn)行特征提取，把