車牌定位算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著國家與社會經(jīng)濟的迅速發(fā)展，人民生活水平的提高以及高速公路的逐漸普及，城市道路交通的自動化管理越來越成為我們需要亟待解決的問題。智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System，ITS)的出現(xiàn)不僅可以有效的解決交通擁擠問題，而且它對于城市交通事故的緊急處理、環(huán)境的保護和節(jié)省能源等方面都有顯著的效果。汽車牌照識別系統(tǒng)(License Plate Recognition System，LPRS)作為ITS最

2、主要也是最重要的組成部分，其中的車牌定位部分是整個識別系統(tǒng)最關(guān)鍵的部分。
　　 本文首先研究了基于車牌顏色信息的初定位算法和基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作的初定位算法?；谲嚺祁伾某醵ㄎ凰惴ㄊ紫仁褂帽疚牡念伾祷惴?，然后是車牌區(qū)域搜索和確定車牌的上下四個角點的坐標?；跀?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作的初定位算法首先使用Top-Hat提取車輛和車牌圖像中的峰值，然后使用OTSU算法來二值化車牌圖像并使用改進的Sobel算子提取圖像的邊緣，最后就是利用提

3、取的圖像邊緣來生成車牌圖像的連通區(qū)域并搜索車牌區(qū)域，并最終初定位出車牌區(qū)域。本文也通過實驗比較分析了兩種初定位算法的優(yōu)缺點，根據(jù)應(yīng)用需要綜合使用這兩種初定位算法，并達到了定位準確率的最高和算法時間復(fù)雜度的最小。
　　 其次，在車牌精定位時本文首先分析了Hough變換傾斜檢測算法和Radon變換傾斜檢測算法，結(jié)果表明后者更加適用于本文的車牌傾斜檢測。然后又介紹了精定位車牌字符區(qū)域上下左右邊界的步驟，其中主要包括使用明暗交替法精定位