基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的車牌自動(dòng)檢測與分割算法研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、汽車擁有量的急劇增加,公路交通成為我國重要的交通運(yùn)輸途徑,是國家大力發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施.日益擁堵的城市交通需要更先進(jìn)、更有效的交通管理、控制.利用電子信息技術(shù)來提高管理效率、交通效率和安全的智能交通系統(tǒng)ITS已經(jīng)成為當(dāng)前交通管理發(fā)展的主要方向. 車牌識(shí)別LPR是智能交通中關(guān)鍵技術(shù)之一.它以自動(dòng)的車牌號(hào)碼識(shí)別為基礎(chǔ),可以對(duì)車輛進(jìn)行自動(dòng)登記、驗(yàn)證、監(jiān)視、報(bào)警,進(jìn)而可以應(yīng)用在多種場合,如高速公路收費(fèi)系統(tǒng);道路、卡口監(jiān)控系統(tǒng);小

2、區(qū)、停車場收費(fèi)、監(jiān)控系統(tǒng);車流統(tǒng)計(jì)、引導(dǎo)系統(tǒng)等. 本論文是基于數(shù)字圖像處理的相關(guān)理論,將計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合,對(duì)車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)彳亍_了較深入的研究和分析,主要完成的工作包括以下幾個(gè)部分: (1)車牌定位算法.研究了兩種車牌定位方法,分別是基于高帽變換和小波變換的車牌定位方法與基于投影法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌定位方法.前者利用高帽變換從車牌圖像中定位出車牌的水平位置,利用小波變換從候選區(qū)域中定位出車牌豎直位置,進(jìn)

3、而從原始圖像中提取出車牌;后者采用投影法進(jìn)行車牌水平定位,通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換得到車牌豎直位置信息,從而準(zhǔn)確地從含有車牌的圖像中定位出車牌圖像. (2)字符分割算法.詳細(xì)探討了兩種字符分割方法,一種是基于拉普拉斯變換、區(qū)域生長法和車牌先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合的車牌字符分割方法,另一種是基于快速區(qū)域標(biāo)號(hào)算法和車牌大間隔定位方法的車牌字符分割方法.前者采用拉普拉斯變換和區(qū)域生長法進(jìn)行字符區(qū)域檢測,利用車牌先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行字符區(qū)域定位;后者通過快速區(qū)

4、域標(biāo)號(hào)算法得到字符的候選區(qū)域,結(jié)合車牌大間隔的位置特征得到最終的字符區(qū)域. (3)車牌識(shí)別系統(tǒng)軟件平臺(tái).搭建了一個(gè)基于c/c++語言的算法演示平臺(tái),該平臺(tái)集成了我們算法研究的結(jié)果,以及一些通用的數(shù)學(xué)算法,該平臺(tái)是完全開放的,可以自由在其基礎(chǔ)上增加新的算法并可方便的觀察算法結(jié)果.本文提出的算法均已在軟件平臺(tái)上正確實(shí)現(xiàn),并使用大量從各種不同環(huán)境下采集的具有代表性的車輛圖像作為算法測試數(shù)據(jù)源對(duì)算法進(jìn)行測試,結(jié)果證明兩種車牌定位算法的準(zhǔn)