基于商空間的車牌定位系統(tǒng).pdf

1、車牌識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)涉及到圖像處理、人工智能、模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域的研究課題。它綜合運(yùn)用了以上各個(gè)領(lǐng)域的方法和思路來解決車牌的識(shí)別這個(gè)難題。車牌識(shí)別的研究和改進(jìn)離不開對(duì)以上各個(gè)領(lǐng)域的重要理論的研究和運(yùn)用。車牌識(shí)別系統(tǒng)一般包括車牌定位和字符識(shí)別兩大部分，其中車牌定位是車牌識(shí)別當(dāng)中一個(gè)重要的關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，一個(gè)定位算法的優(yōu)劣決定了整個(gè)系統(tǒng)得性能，車牌定位方法的效率是一個(gè)系統(tǒng)性能提高的瓶頸，因此本文針對(duì)車牌定位問題，做出分析和改進(jìn)，并實(shí)現(xiàn)整個(gè)過程。本

2、文的主要工作如下： 1，首先介紹了圖像分割的基本理論和方法，以及他們的特性和實(shí)際的應(yīng)用。介紹了車牌定位的一些常見的方法及其特點(diǎn)。其次，對(duì)商空間粒度計(jì)算理論作了介紹和闡述，商空間粒度計(jì)算理論給了我們認(rèn)識(shí)、描述、分析、研究、解決復(fù)雜問題的一個(gè)理論基礎(chǔ)。 2，在圖像預(yù)處理階段，本文在對(duì)原始圖像分析和試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，采用分段線性函數(shù)來對(duì)輸入圖像進(jìn)行灰度拉伸，改善了輸入圖像的效果，然后用性能較好的模糊邊緣檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，

3、并將提取出來的邊緣信息作為車牌定位算法的輸入信息。 3，運(yùn)用商空間理論描述了車牌定位問題，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用商空間粒度計(jì)算理論的分層思想來設(shè)計(jì)車牌定位算法，試驗(yàn)證明，這種方法增加了定位的準(zhǔn)確度和適應(yīng)性。 4，在二值化的方法上，考慮到光照的影響，運(yùn)用了一種對(duì)光照具有適應(yīng)性的二值化方法，取得了比較好的效果。在車牌傾斜校正階段，考慮到本文的車牌字符區(qū)域沒有邊界、字符的排列方式特殊，使得一些傳統(tǒng)的算法難以取得很好的效果，運(yùn)用基于主元