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文檔簡介
1、車牌自動(dòng)識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一,是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。開展這一問題的深入研究,不僅豐富了模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)理論,而且其研究成果具有較現(xiàn)實(shí)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)主要由圖像采集、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別等模塊組成。本文主要研究了車牌識(shí)別系統(tǒng)中的車牌定位算法、字符分割算法和字符識(shí)別算法,并在VC平臺(tái)上給出了其實(shí)現(xiàn)且對(duì)算法進(jìn)
2、行了驗(yàn)證。
本文引用了邊緣檢測(cè)、圖像形態(tài)學(xué)原理和聚類分析,對(duì)車牌定位算法展開了研究,提出了以Sobel算子進(jìn)行邊緣、圖像形態(tài)學(xué)的水平膨脹及聚類分析的方法確定車牌的候選區(qū)域,再應(yīng)用模糊決策方法在候選區(qū)域中找出真正車牌區(qū)域。該算法定位準(zhǔn)確率高、適用于復(fù)雜的交通環(huán)境。
在字符分割算法研究中,提出了以同態(tài)濾波方法去除不均勻光照影響,采用Hough變換對(duì)車牌進(jìn)行傾斜校正,以車牌的垂直投影并結(jié)合可變模板對(duì)字符進(jìn)行切分,很
3、好的解決了車牌的傾斜和個(gè)別車牌字符的寬度不均問題。
在字符識(shí)別算法研究中,采用了結(jié)構(gòu)法對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別。對(duì)分割出的每個(gè)字符圖像,對(duì)其像素值圖設(shè)定一個(gè)分割閾值,大于此閾值的像素點(diǎn)其灰度值如實(shí)標(biāo)示出來,小于此閾值的像素點(diǎn)用“0”標(biāo)示其像素值,且這兩類像素點(diǎn)用不同的顏色標(biāo)示以示區(qū)分。在統(tǒng)計(jì)字符結(jié)構(gòu)特征信息的基礎(chǔ)上,采用兩種基于字符結(jié)構(gòu)的識(shí)別算法,縱向結(jié)構(gòu)樹形分類識(shí)別和結(jié)構(gòu)基元組合識(shí)別分別進(jìn)行字符識(shí)別,效果良好,滿足了實(shí)際應(yīng)用中快速
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