車牌圖像識(shí)別應(yīng)用技術(shù)研究.pdf

1、車牌圖像識(shí)別技術(shù)以計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能和模式識(shí)別理論為基礎(chǔ),是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的一個(gè)重要組成部分.由于在實(shí)際使用場(chǎng)合中,所采集圖像的內(nèi)容和質(zhì)量的變化非常復(fù)雜,給車牌圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展帶來(lái)了很大的困難. 本文圍繞著開(kāi)放或半開(kāi)放采集環(huán)境中的車牌圖像特點(diǎn),對(duì)車牌圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的三個(gè)方面的關(guān)鍵技術(shù)--車牌區(qū)域定位技術(shù)、車牌字符切分技術(shù)和車牌字符特征提取和分類識(shí)別技術(shù)--進(jìn)行了研究.主要完成了以下幾個(gè)方面的工作: 1、

2、對(duì)于二值化、邊緣檢測(cè)、同態(tài)濾波、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理、直方圖變換和幾何畸變校正等圖像處理方法在車牌圖像識(shí)別技術(shù)中的應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行了分析和總結(jié);設(shè)計(jì)出一種基于Canny邊緣檢測(cè)尋找目標(biāo)對(duì)象特征點(diǎn),再對(duì)特征點(diǎn)的灰度像素值分析判斷,來(lái)確定閾值的車牌字符圖像二值化方法,可以滿足本文對(duì)車牌字符特征提取時(shí)預(yù)處理的要求. 2、對(duì)于現(xiàn)有的車牌區(qū)域定位方法進(jìn)行了分析研究;在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種基于多方向邊緣提取和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理的車牌區(qū)域定位方法.采用

3、這種方法能在一定程度上解決車牌定位依據(jù)的共性特征信息選擇的問(wèn)題. 3、在分析研究現(xiàn)有車牌字符切分方法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于Canny邊緣檢測(cè)的車牌字符切分方法,并對(duì)其可行性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.該方法受噪聲影響小,對(duì)字符定位準(zhǔn)確,判斷決策方法簡(jiǎn)單. 4、分析研究了現(xiàn)有的車牌字符特征提取和分類識(shí)別的方法,設(shè)計(jì)出一種車牌字符分類識(shí)別的方案.方案考慮了漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字的不同特點(diǎn),分別提取漢字、字母和數(shù)字的分類特征,并選擇