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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代交通技術(shù)的發(fā)展,汽車已經(jīng)成為人們?nèi)粘I钪胁豢扇鄙俚囊环N重要交通工具,這就必然對交通管理有一個更高的要求,隨著對高速公路收費(fèi),停車場管理等的自動化,車牌識別(LPR)技術(shù)的研究就成了一個熱門課題。
車牌識別系統(tǒng)是一個基于圖像處理和字符識別技術(shù)的智能化交通管理系統(tǒng),它能夠自動攝取車輛的圖像并識別車牌。一個完整的車牌識別系統(tǒng)由車牌定位、字符分割和字符識別等單元組成。
本項目提出了一套簡潔高效、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌
2、定位與識別的方法。定位方法綜合考慮了灰度和邊緣信息,首先對圖像進(jìn)行了預(yù)處理,采用了灰度變換、去噪、增強(qiáng)對比度、邊緣檢測、二值化等方法對圖像進(jìn)行處理,提高了圖像的質(zhì)量,強(qiáng)化了圖像區(qū)域;接著,采用一種基于二值圖像灰度變化特征進(jìn)行定位的方法,根據(jù)灰度的跳變搜索車牌區(qū)域,再利用車牌幾何形狀的特點(diǎn)對候選區(qū)進(jìn)行篩選,得到車牌位置。實驗證明,該算法簡單、高效、實用,定位速度快,對采集的圖像數(shù)據(jù)庫的實驗效果較好,基本很少出現(xiàn)定位錯誤或切割掉有效邊緣信息
3、的情況。在字符分割上,改進(jìn)了傳統(tǒng)的投影算法,采用了在二值中對白色像素進(jìn)行垂直投影的方法,在投影中計算橫向間隔最大的位置,認(rèn)為該位置即是第2、3字符的中間位置;以該位置為基礎(chǔ),按照字符的大致寬度,向左分割出2個字符,向右分割出5個字符。使用該方法的好處是充分利用了車牌的布局特征,能夠很好的分割出每個字符。識別則采用了一種基于模板匹配的方法,并結(jié)合統(tǒng)計學(xué)進(jìn)行,即利用現(xiàn)有的特征向量,從待識別的圖像中提取若干圖像的特征向量與模板相對應(yīng)的特征向量
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