基于數(shù)字圖像處理的車牌識別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，高速公路、城市道路、停車場建設(shè)越來越多，對交通控制、安全管理的要求日益提高。智能交通系統(tǒng)已成為當(dāng)前交通管理發(fā)展的主要方向。汽車牌照自動識別技術(shù)（LPR）是智能交通系統(tǒng)中的一個重要環(huán)節(jié)，它不但可以廣泛地應(yīng)用于交通流量檢測，而且還可以應(yīng)用于交通控制與誘導(dǎo)，機(jī)場、港口、小區(qū)的車輛管理，不停車自動收費，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域。因此，具有廣闊的應(yīng)用前景。本文對圖像處理的汽車牌識別系統(tǒng)進(jìn)行了研究。車牌識別一般

2、可以分為車牌預(yù)處理、車牌的定位、車牌的字符分割和字符識別四個主要部分。本文在分析近年來一些典型的車牌識別系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)上，最終確定了一套有效的車牌識別算法。本文研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點包括： ⑴在車牌預(yù)處理階段，本文首先對車牌圖像進(jìn)行圖像灰度化和均衡化的處理，然后采用了一種新的去除噪聲的方法——基于偏微分方程去除噪聲。該方法步驟雖然比較復(fù)雜，但是可以很好的解決圖像預(yù)處理中存在的平滑和保邊界細(xì)節(jié)之間的矛盾問題。 ⑵在車牌圖像

3、定位和提取方面，本文設(shè)計了2種車牌定位方法?；陬伾卣鞯能嚺贫ㄎ皇窃趥鹘y(tǒng)的投影分析方法的基礎(chǔ)上結(jié)合HSI顏色空間中的H信息，將此作為車牌的特征，從而截取到車牌。基于灰度跳變特征的車牌定位則是利用車牌中字符的灰度變化來確定車牌位置。 ⑶在車牌字符分割過程中，由于車牌字符分割中存在邊框、鉚釘和車牌旋轉(zhuǎn)等問題，而這些問題又容易造成分割不準(zhǔn)確和分割錯誤等后果。因此，針對這些問題，本文采用了一種新的字符分割方法——數(shù)字形態(tài)學(xué)中的連通區(qū)域