基于復雜環(huán)境的車牌識別研究.pdf

1、車牌識別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的重要部分，在近年來越來越重要。在實際的情境中，監(jiān)控采集到的圖像并不都是理想環(huán)境下的圖像，對這樣的圖像進行車牌識別處理更加困難，容易造成識別失敗。由于車牌識別系統(tǒng)相比較其他圖像識別系統(tǒng)對實時性與準確性的要求更高，雖然國內外學者做了大量研究，但是目前對于復雜環(huán)境的車牌識別技術仍不是很理想。
　　實際情況中，拍攝到的圖像出現(xiàn)降質的情況多數(shù)是由于霧天環(huán)境造成的，本文針對霧化圖像作出了重點處理，然后對車牌識別的

2、各個環(huán)節(jié)做出了大量研究，實現(xiàn)復雜環(huán)境下的車牌識別。在圖像去霧環(huán)節(jié)首先分析了霧天圖像退化降質的原因，根據(jù)對圖像恢復方法的研究，采取暗原色先驗的方法對圖像進行去霧，重點對算法的不足進行了分析并進行改進，其中在消除Halo現(xiàn)象上提出了用周圍像素點的透射率優(yōu)化中心點透射率的方法;在改善顏色失真上，提出容差機制，用容差參數(shù)對透射率進行改進，并根據(jù)實驗得到參數(shù)的最佳值。在車牌定位環(huán)節(jié)，對車牌進行了初步定位與精定位處理，其中初步定位階段根據(jù)車牌背景顏

3、色在RGB分量的取值，結合車牌紋理先驗知識，采取像素統(tǒng)計的方法對車牌進行了初步定位;在精定位階段，為降低后續(xù)處理的復雜度，首先對車牌進行了傾斜校正，然后采取數(shù)學形態(tài)學操作結合像素統(tǒng)計的方法進行了精定位，排除了上下邊框與鉚釘?shù)鹊母蓴_。車牌字符分割環(huán)節(jié)，結合車牌固有特征，采用基于垂直投影的方法實現(xiàn)了對字符的分割。在字符識別環(huán)節(jié)，根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，提出用不同網(wǎng)絡對不同位置的字符進行針對識別的方法;對各網(wǎng)絡的參數(shù)進行了設計，對于部分參數(shù)，