基于千兆網(wǎng)相機的霧霾車牌圖像處理技術(shù)研究.pdf

1、伴隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，車輛數(shù)量迅速增加，對車輛管理提出了更高的要求。車牌識別系統(tǒng)作為車輛管理系統(tǒng)中的重要組成部分，必然成為當前研究的熱點之一。車牌識別系統(tǒng)大多基于晴好天氣拍攝的圖像，但是在霧霾的干擾下圖像大都不清晰，嚴重影響后期的車牌處理。所以本文基于VS2008設(shè)計的軟件平臺，主要完成圖像的采集、去霧增強、車牌定位和字符分割。
　　圖像采集方面，首先對千兆網(wǎng)相機和其他相機進行對比，選擇了網(wǎng)絡(luò)傳輸速度快且長度不受限

2、制的千兆網(wǎng)相機;然后研究GigEVision接口標準和TCP/IP協(xié)議，分析各個功能命令格式;最后實現(xiàn)控制相機的各種參數(shù)設(shè)置、圖像采集和顯示等功能。
　　圖像預(yù)處理方面，本文主要研究彩色圖像去霧增強和二值圖像去噪算法。圖像去霧增強方面:研究基于暗原色先驗的理論算法、基于全局的Retinex算法、基于局部的單尺度和多尺度的Retinex算法，總結(jié)了每種算法的不足和優(yōu)點;然后詳細闡述改進的Retinex算法，并完成圖像清晰化處理。二值

3、圖像去噪方面:研究鄰域方法和方形窗口去噪算法，經(jīng)實驗發(fā)現(xiàn)兩者不能完好保留字符的筆畫線條，因此本文設(shè)計了多方向線條窗口方法。
　　在車牌定位階段，首先主要研究并實現(xiàn)基于灰度圖像的邊緣檢測算法;然后詳細介紹本文設(shè)計的基于彩色圖像的雙邊緣算法，本文的方法更大的利用彩色圖像帶來信息量大的特點;最后利用水平和垂直投影實現(xiàn)車牌區(qū)域定位。
　　在車牌字符分割工程中，首先介紹圖像二值化算法的種類，并著重研究基于直方圖雙峰法和Otsu算法;然