車牌定位與字符分割算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、進(jìn)入21世紀(jì)以來，我國交通運(yùn)輸業(yè)得到了飛速的發(fā)展，并已成為國家大力發(fā)展的基礎(chǔ)建設(shè)領(lǐng)域。這使得人們的生活越來越便捷，但是急劇增加的各種機(jī)動(dòng)車的數(shù)量也給城市的交通管理和控制帶來了極大的挑戰(zhàn)。智能交通系統(tǒng)在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生，成為當(dāng)前交通管理發(fā)展的主要方向。其中，車牌識別系統(tǒng)是智能交通的關(guān)鍵技術(shù)，扮演著非常重要的角色。借助于車牌識別系統(tǒng)，我們便可以對車輛進(jìn)行全天候的自動(dòng)監(jiān)控，這不僅提高了效率，而且節(jié)省了人力和物力。故可將其廣泛應(yīng)用于十字路口車

2、輛管理系統(tǒng)、高速公路車輛管理系統(tǒng)、小區(qū)與停車場收費(fèi)管理系統(tǒng)等領(lǐng)域當(dāng)中。
　　完整的車牌識別系統(tǒng)一般由軟件和硬件構(gòu)成。軟件算法采用圖像處理的相關(guān)技術(shù)分為三個(gè)部分：車牌定位算法，車牌字符分割算法，車牌字符識別算法。本文主要對其中的車牌定位算法，車牌字符分割算法進(jìn)行研究探討。
　　1.車牌定位算法。車牌定位是進(jìn)行車牌識別的第一步，是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。針對本文已有算法只能提取出藍(lán)底白字的車牌且定位正確率不高的問題，本文從車牌圖片自身的

3、特點(diǎn)出發(fā)，提出了一種基于邊緣紋理和邊緣顏色對特征的車牌定位算法。該算法首先采用 Sobel算子對車牌圖像進(jìn)行邊緣檢測，然后根據(jù)車牌邊緣紋理特點(diǎn)和顏色對信息兩次去除干擾邊緣，最后通過滑窗遍歷邊緣圖像獲得車牌區(qū)域的連通域，從而成功從圖片中定位出各種顏色搭配和單行或者雙行排列的車牌。兩次去除干擾邊緣的操作，不僅簡化了后續(xù)的處理，而且大大減少了偽車牌的出現(xiàn)。在對車牌進(jìn)行傾斜校正時(shí)，針對已有的基于 Hough變換的算法在車牌干擾嚴(yán)重的情況下校正失

4、敗的問題，本文對其進(jìn)行了一些改進(jìn)。另外，為了避免在精確定位車牌的左右邊界時(shí)，邊框的去除不理想造成字符分割失敗的問題，本文動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)出一個(gè)車牌大小的模板結(jié)合一階差分計(jì)算得到較精確的車牌左右邊界。
　　2.車牌字符分割算法。在進(jìn)行字符分割時(shí)，需要將車牌歸一化為黑底白字。針對已有算法對字符筆畫較飽滿和字符之間存在粘連的車牌不能成功進(jìn)行歸一化的問題，本文提出了一種基于形態(tài)學(xué)的方法予以解決。為了進(jìn)一步提高車牌字符分割正確率，本文嘗試了一種基于