軌道衡車牌識別系統(tǒng).pdf

1、模式識別是計算機智能的一個重要研究領(lǐng)域，它在醫(yī)學(xué)、工程、交通、天文、軍事等很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。 本文以軌道衡車牌識別系統(tǒng)為應(yīng)用背景，對車牌識別系統(tǒng)的各階段的任務(wù)及遇到的問題進行了比較詳細的說明和分析研究，然后基于構(gòu)造性覆蓋算法和商空間粒度計算理論提出了一種多粒度的字符識別覆蓋算法，并且基本完成了軌道衡車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。本論文所做的主要工作如下： 1.針對所處理車牌的特點，基于對大量車牌灰度圖的直方圖分析，我們

2、采用灰度拉伸等操作去除了背景中干擾目標(biāo)的象素信息，成功地進行了預(yù)處理，提高了車牌定位的準確率。 2.在車牌的定位階段，我們通過對水平紋理投影平滑后的峰谷分析，對粗定位的上下邊界進行了微調(diào)；在字符分割階段中，我們通過對目標(biāo)象素的豎直投影平滑后的峰谷分析，并且利用車牌字符的寬、高等先驗信息改善了字符分割的效果；在車牌去噪和傾斜校正階段，我們利用連通域標(biāo)記算法都取得了較好的效果。 3.從分類器的結(jié)構(gòu)方面考慮，我們提出了一種基于