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文檔簡介
1、車牌識別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,在智能交通管理、治安檢查中有著十分廣闊的應用前景,是目前國內外研究的熱點。
本文對車牌識別系統(tǒng)中車牌定位、車牌邊緣檢測、字符分割、字符識別4個關鍵環(huán)節(jié)進行了分析研究,具體如下:
(1)車牌定位:針對數(shù)學形態(tài)學定位法易產生多個候選區(qū)域的問題,提出了一種基于數(shù)學形態(tài)學和顏色的車牌定位算法。該方法基于車牌區(qū)域含有豐富邊緣的特征,首先進行邊緣檢測,運用形態(tài)學方法進行圖像去
2、噪和平滑,然后采用二值面積形態(tài)學方法確定候選區(qū)域,最后結合車牌的顏色特征確定最終的車牌圖像區(qū)域。仿真實驗結果表明該算法定位精度高,魯棒性好,具有較大的實用價值。
(2)車牌邊緣檢測:針對車牌圖像的提取過程中的噪聲干擾問題,提出一種基于多尺度多結構元素的形態(tài)學邊緣檢測算法,通過設定閾值和參數(shù),控制結構元素的尺寸,實現(xiàn)在有效去除車牌圖像噪聲干擾的同時,利用多方向結構元素精確地檢測出車牌邊緣細節(jié)。
(3)字符的分割
3、:針對模糊車牌圖像直方圖的雙峰特性不明顯的情況,提出一種基于一維熵和迭代法進行圖像的二值化的方法,獲取比較清晰的車牌二值圖像,再用一種改進的垂直投影法進行字符分割,根據(jù)車牌字符間距的先驗知識估算掃描初始位置,取得了良好的分割效果。
(4)字符的識別:針對傳統(tǒng)的SVM分類算法在分類器訓練過程中存在的樣本位置偏移問題,提出一種基于質心和外邊框的字符位置歸一化算法,提高了字符特征提取的有效性。在兩類分類器的基礎上,構造了適用于車
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