基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和商容間粒度計算的車牌定位算法的研究.pdf

1、汽車牌照識別系統(tǒng)(LPR)能夠自動地通過攝取車輛圖像，對采集到的圖像進(jìn)行處理和分析，并根據(jù)車牌的先驗(yàn)知識和其他信息能夠識別出車牌。車牌定位的主要目的是在車牌圖像中確定車輛牌照的具體位置，并將包含車輛牌照字符的子圖像從整個車輛牌照中劃分出來，供后續(xù)的字符分割與識別運(yùn)用。
　　 商空間理論，模擬人的依不同粒度進(jìn)行思維的能力，討論論域、屬性、結(jié)構(gòu)在不同粒度下的表示、性質(zhì)以及這些表示、性質(zhì)之間的相互依存、相互轉(zhuǎn)換的關(guān)系，將問題放在各種不

2、同粒度的空間（商空間）上進(jìn)行分析研究，然后綜合得出對原問題的解，提高問題求解效率。
　　 為此，本文提出一種可行的基于形態(tài)學(xué)和商空間粒度計算理論的解決思路是：先利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論對圖像進(jìn)行分割預(yù)處理，結(jié)合紋理特征分析，利用商空間的粒度分解原理，把車牌圖像分解成各個獨(dú)立不相交的目標(biāo)背景區(qū)域；然后利用商空間的粒度合成原理，對每個商空間進(jìn)行合成，從而得到車牌區(qū)域的精確位置。
　　 人們在長期的社會實(shí)踐過程中，認(rèn)識實(shí)際問題以形成

3、了從若干不同方面來獲取信息的方法，再經(jīng)過一定的邏輯思維，運(yùn)用豐富的想象，將所獲得的信息綜合起來得到完整的概念?；谏炭臻g粒度合成的分類方法正是基于這樣一種思想。本文主要思想包括以下內(nèi)容：
　　 1、采用形態(tài)學(xué)知識，對車牌進(jìn)行預(yù)處理。車牌圖像的二值化好換程度直接影響著車牌定位的效果，本文基于自適應(yīng)初始閾值二值化算法，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)初始閾值二值化算法，通過實(shí)驗(yàn)分析，得到了較好的處理效果。
　　 2、對已經(jīng)得到了像素區(qū)

4、域?qū)?yīng)于不同紋理特征信息的車牌區(qū)域圖像信息分類，這些分類信息便形成了從不同角度對車牌區(qū)域圖像的新的觀察，將這些不同的新的觀察對應(yīng)到不同的粒度空間，利用商空間的粒度合成原理，合并不同紋理分類結(jié)果的問題就可以轉(zhuǎn)化為對不同粒度空間的合成問題。根據(jù)商空間粒度合成理論和保假原理將所得到的每個商空間組織起來，重新觀察得到對圖像的新的認(rèn)識，實(shí)現(xiàn)車牌區(qū)域的最終分類，進(jìn)而最終實(shí)現(xiàn)車牌區(qū)域的最終定位。
　　 3、基于商空間粒度計算的粒度合成原理和保