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文檔簡介
1、1目錄第1章緒論...............................................................................................................................................11.1選題背景和意義..........................................................
2、................................................................11.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀..........................................................................................................................11.3本文研究的重點(diǎn)............
3、.............................................................................................................2第2章車牌識(shí)別系統(tǒng)概述...................................................................................................
4、....................32.1所用軟件簡要介紹......................................................................................................................32.2車牌自動(dòng)識(shí)別的實(shí)現(xiàn).........................................................
5、.........................................................32.2.1圖像預(yù)處理模塊.............................................................................................................32.2.2車牌定位分割模塊...........................
6、...............................................................................42.2.3車牌字分割模塊.............................................................................................................42.2.4車牌字符識(shí)別模塊.....
7、....................................................................................................4第三章車牌定位................................................................................................................
8、.......................53.1圖像預(yù)處理原理與算法..............................................................................................................53.1.1將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像.......................................................
9、...................................53.1.2去除圖像的干擾噪聲......................................................................................................53.1.3圖像邊緣檢測(cè)........................................................
10、..........................................................53.2車牌粗略定位算法及其實(shí)現(xiàn).....................................................................................................63.2.1邊緣密度法..................................
11、...................................................................................73.2.2種子法標(biāo)定單連通區(qū)域..................................................................................................83.2.3利用車牌特征去除干擾單連通區(qū)...
12、...............................................................................83.3車牌精確定位..............................................................................................................................9第四章車
13、牌字符分割及識(shí)別.................................................................................................................114.1字符分割預(yù)處理.......................................................................................
14、.................................114.1.1直方圖閾值分割............................................................................................................114.1.2圖像的歸一化處理..................................................
15、......................................................124.2分割參考系建立........................................................................................................................124.2.1分隔符區(qū)域特征....................
16、.......................................................................................124.2.2分隔符區(qū)域搜索算法....................................................................................................134.2.3分隔符參照系預(yù)分割.
17、...................................................................................................144.3字符分割算法..............................................................................................................
18、..............154.4車牌字符特征分析...................................................................................................................164.4.1車牌字符識(shí)別主要有如下特點(diǎn):.........................................................
19、.......................164.4.1字符特征分類................................................................................................................174.5特征模板的匹配............................................................
20、............................................................174.5.1十三特征模板匹配.......................................................................................................174.5.2投影法字符識(shí)別............................
21、...............................................................................18第五章結(jié)論與展望.................................................................................................................................20
22、5.1結(jié)論...........................................................................................................................................205.2展望.....................................................................
23、......................................................................20參考文獻(xiàn)................................................................................................................................................
24、...21致謝...........................................................................................................................................................223第一章緒論1.1選題背景和意義隨著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的迅速發(fā)展,機(jī)動(dòng)車輛規(guī)模及流量大幅度增加,迫切需要采用高科技手段
25、加強(qiáng)交通管理水平。智能交通系統(tǒng)(ITS)是解決交通問題的理想方案包括我國在內(nèi)的世界各國都在大力發(fā)展智能交通系統(tǒng),以此來提高交通運(yùn)輸?shù)墓芾硭胶托?。車輛牌照識(shí)別(LPR)是ITS的一個(gè)重要組成部分,其任務(wù)是處理、分析攝取的車輛圖像,以自動(dòng)識(shí)別車輛牌照,在交通流量檢測(cè)及控制、出入口及小區(qū)車輛管理、違章車輛監(jiān)控、不停車自動(dòng)收費(fèi)、道口檢查站車輛監(jiān)控、計(jì)算出行時(shí)間、車輛安全防盜、查堵指定車輛等方面具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值和巨大的市場(chǎng)應(yīng)用潛力。1.2國
26、內(nèi)外研究現(xiàn)狀車輛牌照識(shí)別技術(shù),是一個(gè)以特定目標(biāo)為對(duì)象的專用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),該系統(tǒng)能從一幅圖像中自動(dòng)提取車牌圖像,自動(dòng)分割字符,進(jìn)而對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別。汽車牌照的定位、字符分割和識(shí)別技術(shù)是車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),是提高車牌識(shí)別率的關(guān)鍵。許多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了較為深入的研究和探討,提出的車牌定位算法主要有:基于紋理特征分析的方法、基于邊緣檢測(cè)的定位方法、基于小波分析的定位方法、基于圖像彩色信息的定位。還提出了基于投影分析、連通域分析的字符分割方
27、法和基于模版匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的字符識(shí)別方法。根據(jù)國內(nèi)汽車牌照的字符特征,許多研究人員已提出了多種算法,在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上,可取其優(yōu)點(diǎn),相互補(bǔ)充,結(jié)合數(shù)學(xué)工具,提高系統(tǒng)的速度和精度。雖然很多研究人員已對(duì)車牌識(shí)別進(jìn)行了較為深入的研究,但目前在車牌定位和字符分割這兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)還存在著有待解決的難題。一是當(dāng)車牌圖像的對(duì)比度較小、光照不均勻、車牌磨損褪色以及背景中具有與車牌特征有較多相識(shí)之初的干擾時(shí),有效定位率下降,;其次在車牌字符分割時(shí),光照不
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