基于車牌字母數(shù)字結(jié)構(gòu)分析的車牌識別算法研究.pdf

1、車牌自動識別是計算機視覺、圖像處理與模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。開展這一問題的深入研究，不僅豐富了模式識別、計算機視覺等技術(shù)理論，而且其研究成果具有較現(xiàn)實的實際應(yīng)用價值。
　　 基于計算機視覺技術(shù)的車牌自動識別系統(tǒng)主要由圖像采集、車牌定位、字符分割和字符識別等模塊組成。本文主要研究了車牌識別系統(tǒng)中的車牌定位算法、字符分割算法和字符識別算法，并在VC平臺上給出了其實現(xiàn)且對算法進

2、行了驗證。
　　 本文引用了邊緣檢測、圖像形態(tài)學(xué)原理和聚類分析，對車牌定位算法展開了研究，提出了以Sobel算子進行邊緣、圖像形態(tài)學(xué)的水平膨脹及聚類分析的方法確定車牌的候選區(qū)域，再應(yīng)用模糊決策方法在候選區(qū)域中找出真正車牌區(qū)域。該算法定位準確率高、適用于復(fù)雜的交通環(huán)境。
　　 在字符分割算法研究中，提出了以同態(tài)濾波方法去除不均勻光照影響，采用Hough變換對車牌進行傾斜校正，以車牌的垂直投影并結(jié)合可變模板對字符進行切分，很

3、好的解決了車牌的傾斜和個別車牌字符的寬度不均問題。
　　 在字符識別算法研究中，采用了結(jié)構(gòu)法對字符進行識別。對分割出的每個字符圖像，對其像素值圖設(shè)定一個分割閾值，大于此閾值的像素點其灰度值如實標示出來，小于此閾值的像素點用“0”標示其像素值，且這兩類像素點用不同的顏色標示以示區(qū)分。在統(tǒng)計字符結(jié)構(gòu)特征信息的基礎(chǔ)上，采用兩種基于字符結(jié)構(gòu)的識別算法，縱向結(jié)構(gòu)樹形分類識別和結(jié)構(gòu)基元組合識別分別進行字符識別，效果良好，滿足了實際應(yīng)用中快速