車牌定位和傾斜校正算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、車牌識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，可以廣泛應(yīng)用于停車場收費、高速公路收費、交通數(shù)據(jù)收集、出入訪問控制、預(yù)防犯罪等安全領(lǐng)域和交通領(lǐng)域。該系統(tǒng)主要分為車牌定位、字符分割和字符識別三個子系統(tǒng)，其中車牌定位是字符分割和字符識別的前提和基礎(chǔ)，其準確性直接影響后面兩個環(huán)節(jié)的準確性，進而影響整個系統(tǒng)的準確性。因此對車牌定位算法進行研究具有很大的實用價值。
　　本文首先對現(xiàn)有的車牌定位算法進行了分類歸納，分析了各自的優(yōu)缺點，在此基礎(chǔ)上，考

2、慮到車牌區(qū)域具有豐富的邊緣信息和顏色信息，而單純對灰度圖像進行邊緣檢測定位易受噪聲影響，單純對彩色圖像使用顏色特征定位易受車身顏色和背景顏色影響，針對這一特點，本文采用了一種在HSI空間采用顏色特征定位和對灰度圖像進行邊緣檢測定位相結(jié)合的車牌定位方法。本文還對傾斜校正算法進行了研究，對目前主流的兩種檢測角度方法Hough和Radon變換做了對比實驗，發(fā)現(xiàn)Radon變換計算復(fù)雜度低，檢測角度速度快，所以本文選擇了Radon變換檢測車牌的傾