車牌字符識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究及車牌識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、車牌識(shí)別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分，它在違章抓拍、不停車收費(fèi)、停車場(chǎng)管理以及對(duì)重要場(chǎng)所過(guò)往車輛的實(shí)時(shí)登記等方面都有重要的作用。論文從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，針對(duì)高速公路以及城市道路等固定場(chǎng)景，對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)中車牌傾斜校正、車牌圖像二值化、字符識(shí)別等方面進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，論文的主要工作如下： 1、車牌的傾斜校正。在分析現(xiàn)有各種傾斜校正方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)之上，提出對(duì)傳統(tǒng)Hough變換方法進(jìn)行改進(jìn)，增強(qiáng)傾角的檢測(cè)精度，并引入“合理傾角

2、”的概念，對(duì)于檢測(cè)出的角度不屬于合理傾角的情況，通過(guò)線性擬合方法進(jìn)行補(bǔ)充校正。 2、對(duì)車牌進(jìn)行二值化，正確區(qū)分字符與背景是對(duì)車牌內(nèi)字符進(jìn)行準(zhǔn)確分割的前提。本文利用高斯拉普拉斯算子對(duì)車牌圖像進(jìn)行二值化，并通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)法去除局部噪聲影響。既避免了全局閾值方法在光照不均時(shí)造成的信息丟失，又很好地抑制了局部二值化方法產(chǎn)生的“偽影”。 3、車牌字符識(shí)別。在回顧現(xiàn)有特征提取方法基礎(chǔ)上，提出利用能夠反映圖像細(xì)節(jié)的網(wǎng)格特征，以及能夠穩(wěn)定