車牌字符分割和字符識(shí)別的算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，社會(huì)的進(jìn)步，汽車已經(jīng)成為了人們出行的代步工具，越來(lái)越多的汽車也造成了道路擁堵等問(wèn)題，如何解決問(wèn)題已經(jīng)成為迫不及待需要解決的問(wèn)題，智能交通系統(tǒng)就是在這種背景下產(chǎn)生的，車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中重要的組成部分，它不僅可以應(yīng)用在停車場(chǎng)收費(fèi)站，還可以應(yīng)用在道路十字路口，不僅能夠帶來(lái)良好的經(jīng)濟(jì)效益，還能帶來(lái)良好的社會(huì)效益。
　　本文綜合運(yùn)用了數(shù)字圖像處理技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，針對(duì)十字路口的車牌提出了適合于該

2、場(chǎng)景的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，我主要完成的是字符分割和字符識(shí)別部分。
　　1.字符分割由于定位出來(lái)的車牌有時(shí)候出現(xiàn)傾斜的情況，因此在進(jìn)行字符分割之前，我們先要將車牌進(jìn)行水平校正，通過(guò)霍夫變換檢測(cè)出傾斜角，然后利用雙線性插值法將傾斜圖像變換為水平圖像，在進(jìn)行字符分割之前，還要進(jìn)行車牌定位的細(xì)化，將車牌的邊框去除，上下邊框的去除我們采用求行和的方法去除，左右邊框的去除通過(guò)垂直投影來(lái)去除，邊框去除之后就得到了一幅沒(méi)有噪聲與干擾的車牌圖像了，就

3、可以進(jìn)行字符分割了，我們采用基于分隔符的灰度投影法，并且結(jié)合車牌字符的特點(diǎn)，首先分割出分隔符后面的五個(gè)字符，然后再去分割出分隔符前面的兩個(gè)字符。這種方法具有很好的魯棒性，并且對(duì)于車牌左右邊框去除不盡的情況下能取得很好的效果。
　　2.字符識(shí)別字符分割出來(lái)后由于分割出的字符大小不一給識(shí)別造成了困難，因此在進(jìn)行識(shí)別之前首先要進(jìn)行字符大小的歸一化，由于車牌字符和背景之間的界限很模糊，進(jìn)行二值化后的圖像將很難得到有用的字符信息，我們將得到