基于圖像處理的車牌識(shí)別算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，人們的生活水平得到了極大的提高。汽車已經(jīng)成為了一種日常消費(fèi)品，越來越多地出現(xiàn)在普通百姓的家中。汽車數(shù)量的迅速增加，導(dǎo)致國內(nèi)大中城市的交通壓力不堪重負(fù)。管理部門希望可以通過研究一個(gè)智能交通系統(tǒng)，來全面、合理、智能的管理城市交通。作為智能交通系統(tǒng)的核心組成部分，車牌識(shí)別系統(tǒng)也引起了人們的重視，展開了多方面的研究。但無論是提出的算法還是目前市場(chǎng)上現(xiàn)有的產(chǎn)品都或多或少存在一些問題，對(duì)于背景較為復(fù)雜、車牌污損嚴(yán)重、天氣狀況

2、較差等情況下獲得的車牌圖像識(shí)別準(zhǔn)確率較低。因此，對(duì)于車牌識(shí)別系統(tǒng)展開更為深入的研究具有十分重要的理論和應(yīng)用意義。
　　本文主要對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)中涉及的算法進(jìn)行重點(diǎn)研究。主要包括4個(gè)部分：車牌圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割以及字符識(shí)別。在圖像預(yù)處理方面，主要研究圖像灰度化、二值化以及圖像濾波方法；在車牌圖像定位方面，根據(jù)幾種傳統(tǒng)定位方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種將顏色特征和邊緣特征相結(jié)合的定位方法；在字符分割方面，為了保證分割的準(zhǔn)確性，首先

3、研究了車牌圖像的傾斜校正，提出了基于字符行特征的校正方法。對(duì)于校正后的車牌圖像，采用基于改進(jìn)水平投影的方法進(jìn)行字符分割；在字符識(shí)別方面，設(shè)計(jì)了基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別分類器，共包括4個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，分別用于識(shí)別漢字、字母、數(shù)字以及字母/數(shù)字混合的情況。最后，在這些算法研究的基礎(chǔ)上，利用VC++6.0設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡單的車牌識(shí)別測(cè)試系統(tǒng)。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有較高的可靠性，對(duì)于車牌字符的識(shí)別準(zhǔn)確率整體處于一個(gè)較高的水