車牌號識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，我國汽車的數(shù)量迅速增加，對交通管理提出了更高的要求。智能交通系統(tǒng)(ITS)近年來發(fā)展迅速，它把信息技術與交通系統(tǒng)結合在一起，大大提高了交通效率和管制水平。對車輛個體的身份識別是ITS的重要內(nèi)容，而車牌是車輛最重要的身份標志。車牌識別技術要求適應戶外全天候的工作環(huán)境，同時需要能處理各種實際場景中車牌圖像，包括模糊、污損、傾斜等等情況，目前世界上還未出現(xiàn)較理想的通用的車牌識別技術，說明了車牌識別技術所要處理的車牌的多

2、樣性以及環(huán)境的復雜性。車牌識別技術還在持續(xù)發(fā)展當中。論文從車牌定位技術、車牌字符分割技術和車牌字符識別技術三方面對車牌自動識別技術進行了全方位深入地研究。
　　在圖像的預處理部分，本文將得到的車牌定位圖像進行了灰度化處理，利用Otsu法將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，并給出了一種灰度圖像增強算法，對采集到的車牌圖像進行增強處理；由于在實際中車牌的邊框和上下鉚釘會對車牌的識別工作形成干擾，因此在該部分中對車牌的邊框和鉚釘進行了去除。

3、>　　在獲取車輛圖像的過程中，由于攝像機和車牌之間角度的變化，經(jīng)常使所拍攝的車輛圖像發(fā)生傾斜，導致車牌扭曲和字符變形，給字符分割和字符識別帶來極大影響。為此，文章研究了一種基于空間扭曲校正和Hough變換的車牌圖像校正方法。
　　在字符的分割部分，本文依據(jù)現(xiàn)行的車牌設計原則，利用改進后的水平投影法，將車牌圖像分割7個待識別字符，并對分割后的字符進行了歸一化處理。實踐證明該方法對解決漢字的不連通問題、字符的粘連問題、噪聲的干擾問題以