車牌圖像的定位算法研究.pdf

1、隨著我國道路交通事業(yè)的快速發(fā)展，對智能交通系統(tǒng)的需求進入了新的階段。車牌識別技術(shù)(Vehicle License Plate Recognition)綜合了計算機視覺技術(shù)和模式識別技術(shù)，在智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System，簡稱ITS)中占有重要的地位。車牌自動識別系統(tǒng)具有對車輛進行自動化監(jiān)視、驗證、登記與報警等強大功能，故而可應(yīng)用于高速公路管理系統(tǒng)，停車場收費管理系統(tǒng)，小區(qū)車輛管理系統(tǒng)與電子警察系統(tǒng)等領(lǐng)

2、域中。
　　本文通過對車牌圖像特征的深入研究，對車牌圖像定位的方法進行了改進和優(yōu)化，提出了適于DSP實現(xiàn)的新方法。
　　論文研究的主要內(nèi)容：
　　1、介紹了車牌識別技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展和車牌識別系統(tǒng)的構(gòu)成，對系統(tǒng)中各種設(shè)備的性能、特點作了分析；
　　2、對畸變的車牌字符圖像，采用了快速變形校正方法。該算法充分利用畸變字符圖像的特征，通過計算形變區(qū)域的水平及垂直差分并設(shè)計出判別函數(shù)，進一步搜索出使判別函數(shù)達到

3、最大的主字符方向并進行校正和算法優(yōu)化，取得了較好的效果；
　　3、重點闡述了基于多方法融合的車牌定位方法。該方法首先對預(yù)處理后的車牌圖像進行模板匹配來大致確定車牌區(qū)域，并利用數(shù)據(jù)流修正的方法獲得自適應(yīng)的模板，避免了設(shè)置固定模板的缺陷；同時，對模板匹配算法進行了優(yōu)化，使模板匹配的效率得到較大提高；然后運用形態(tài)梯度方法對粗定位后的圖像進行邊緣檢測，從而更好地保留了車牌的邊緣特征信息；最后，采用投影法進行精確定位，通過對投影的分析找到車