復雜場景下的多車牌定位算法研究及工程實現(xiàn).pdf

1、作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，車牌識別系統(tǒng)在現(xiàn)代交通管理、社會治安等方面有著越來越廣泛的應用。車牌定位是車牌識別系統(tǒng)中最為關鍵的技術。目前比較成熟的車牌定位算法大多是基于受控環(huán)境和簡單場景的，但是由于實際場景的復雜多變性，現(xiàn)有算法難以滿足當前需要，因此復雜場景下的車牌定位逐漸成為研究的重點。本文深入學習和研究了現(xiàn)有的若干車牌定位算法，并在此基礎上進行新的嘗試。
　　首先，本文對車牌定位過程中的相關圖像處理技術進行了簡單介紹和分析

2、，提出采用自適應拉伸的方式改進對比度增強的效果。同時針對全局和局部閾值分割方法的優(yōu)缺點，提出了一種改進的局部動態(tài)閾值分割方法。
　　其次，本文提出了一種基于感興趣區(qū)域的復雜場景下多車牌定位算法，該方法通過預處理生成感興趣區(qū)域，并根據(jù)車牌本身的特性對感興趣區(qū)域進行一系列的過濾，在候選的疑似車牌區(qū)域中進行精確定位及驗證，并采用輪廓提取結合字符排列特性的改進算法來準確定位車牌的左右邊界。實驗表明該方法能有效地定位復雜場景下的單車牌及多車