基于數(shù)字圖像處理的車牌識別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，高速公路、城市道路、停車場建設(shè)越來越多，對交通控制、安全管理的要求日益提高。智能交通系統(tǒng)已成為當前交通管理發(fā)展的主要方向。汽車牌照自動識別技術(shù)（LPR）是智能交通系統(tǒng)中的一個重要環(huán)節(jié)，它不但可以廣泛地應用于交通流量檢測，而且還可以應用于交通控制與誘導，機場、港口、小區(qū)的車輛管理，不停車自動收費，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域。因此，具有廣闊的應用前景。本文對圖像處理的汽車牌識別系統(tǒng)進行了研究。車牌識別一般

2、可以分為車牌預處理、車牌的定位、車牌的字符分割和字符識別四個主要部分。本文在分析近年來一些典型的車牌識別系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)上，最終確定了一套有效的車牌識別算法。本文研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點包括： ⑴在車牌預處理階段，本文首先對車牌圖像進行圖像灰度化和均衡化的處理，然后采用了一種新的去除噪聲的方法——基于偏微分方程去除噪聲。該方法步驟雖然比較復雜，但是可以很好的解決圖像預處理中存在的平滑和保邊界細節(jié)之間的矛盾問題。 ⑵在車牌圖像

3、定位和提取方面，本文設(shè)計了2種車牌定位方法?；陬伾卣鞯能嚺贫ㄎ皇窃趥鹘y(tǒng)的投影分析方法的基礎(chǔ)上結(jié)合HSI顏色空間中的H信息，將此作為車牌的特征，從而截取到車牌?；诨叶忍兲卣鞯能嚺贫ㄎ粍t是利用車牌中字符的灰度變化來確定車牌位置。 ⑶在車牌字符分割過程中，由于車牌字符分割中存在邊框、鉚釘和車牌旋轉(zhuǎn)等問題，而這些問題又容易造成分割不準確和分割錯誤等后果。因此，針對這些問題，本文采用了一種新的字符分割方法——數(shù)字形態(tài)學中的連通區(qū)域