自然背景下車牌識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的不斷增強(qiáng)，大量的私家車進(jìn)入了普通群眾的生活中，機(jī)動(dòng)車輛的管理工作也成為城市發(fā)展亟待解決的問題。傳統(tǒng)的人工管理方式不但成本高而且效率差，在交通管理中引入計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化管理成為了新的趨勢(shì)。機(jī)動(dòng)車輛在上路之前通常都要到政府部門辦理注冊(cè)手續(xù)，合法注冊(cè)的車輛都會(huì)有單獨(dú)的車牌號(hào)碼并且每輛車都會(huì)在前后顯著的位置放置車牌。對(duì)于實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)車自動(dòng)化的管理系統(tǒng)首要的就是獲取車輛的牌照號(hào)，通常這類系統(tǒng)帶有硬件監(jiān)控設(shè)備，它們能夠記錄道路上的

2、車輛圖像并通過對(duì)這些照片的分析檢測(cè)出違章車牌號(hào)碼。
　　本文選擇了車牌定位、車牌字符分割和字符識(shí)別三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行了研究。首先是車牌的定位也就是怎樣從一副監(jiān)控圖像中分割出車牌，整幅圖像因?yàn)樵谧匀槐尘跋聲?huì)有顏色差異、亮度差異和硬件設(shè)備的噪音干擾;除此之外圖像中有很多部分與車牌有不少相似的特征，怎樣過濾諸如廣告文字等干擾信息是一個(gè)需要解決的問題。字符分割主要關(guān)注與拍攝角度產(chǎn)生的傾斜和不同邊框材質(zhì)在二值圖像中產(chǎn)生的字符連接現(xiàn)象，如何去除這

3、些干擾并精確的分割出字符也是一個(gè)挑戰(zhàn)。前面處理得到的字符其實(shí)是字符圖像，要把它們轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可以理解的數(shù)字信息，這就要借鑒光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)的研究成果。
　　針對(duì)車牌定位的需要，本文使用邊緣檢測(cè)結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理技術(shù)，通過動(dòng)態(tài)的閾值和加權(quán)梯度值，成功地提高了定位的精度。對(duì)于字符分割存在的傾斜則采用拉東變換和字符筆畫寬度成功校正了傾斜并去除了字符空隙間的干擾信息。對(duì)于字符內(nèi)部的連接則使用理想字符寬度值進(jìn)行校正。字符識(shí)別部分最終采用了支