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

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，高速公路、城市道路、停車(chē)場(chǎng)建設(shè)越來(lái)越多，對(duì)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(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)（LPR）是智能交通系統(tǒng)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，它不但可以廣泛地應(yīng)用于交通流量檢測(cè)，而且還可以應(yīng)用于交通控制與誘導(dǎo)，機(jī)場(chǎng)、港口、小區(qū)的車(chē)輛管理，不停車(chē)自動(dòng)收費(fèi)，闖紅燈等違章車(chē)輛監(jiān)控以及車(chē)輛安全防盜等領(lǐng)域。因此，具有廣闊的應(yīng)用前景。本文對(duì)圖像處理的汽車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了研究。車(chē)牌識(shí)別一般

2、可以分為車(chē)牌預(yù)處理、車(chē)牌的定位、車(chē)牌的字符分割和字符識(shí)別四個(gè)主要部分。本文在分析近年來(lái)一些典型的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)上，最終確定了一套有效的車(chē)牌識(shí)別算法。本文研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括： ⑴在車(chē)牌預(yù)處理階段，本文首先對(duì)車(chē)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(wèn)題。 ⑵在車(chē)牌圖像

3、定位和提取方面，本文設(shè)計(jì)了2種車(chē)牌定位方法?；陬伾卣鞯能?chē)牌定位是在傳統(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(chē)牌的特征，從而截取到車(chē)牌?；诨叶忍兲卣鞯能?chē)牌定位則是利用車(chē)牌中字符的灰度變化來(lái)確定車(chē)牌位置。 ⑶在車(chē)牌字符分割過(guò)程中，由于車(chē)牌字符分割中存在邊框、鉚釘和車(chē)牌旋轉(zhuǎn)等問(wèn)題，而這些問(wèn)題又容易造成分割不準(zhǔn)確和分割錯(cuò)誤等后果。因此，針對(duì)這些問(wèn)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