基于視頻圖像特征信息提取技術(shù)的汽車牌號(hào)識(shí)別.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別技術(shù)成為一個(gè)重要研究課題。用計(jì)算機(jī)進(jìn)行視頻圖像處理就是希望能由計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別和理解圖像，對(duì)動(dòng)態(tài)圖像序列進(jìn)行分析處理，以獲得有用信息。車牌識(shí)別技術(shù)(LPR)即以識(shí)別車牌為特定目標(biāo)的專用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，是智能交通系統(tǒng)中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。因此，本文在研究視頻圖像特征信息提取技術(shù)的基礎(chǔ)上，實(shí)驗(yàn)于車牌識(shí)別系統(tǒng)。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括： (1)采用背景減除法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)，提出了一種改進(jìn)的多幀平均法進(jìn)行

2、背景建模，并通過(guò)設(shè)定小面積的檢測(cè)區(qū)域以減小背景差分時(shí)的計(jì)算量。 (2)車牌定位的準(zhǔn)確與否直接影響到后面環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)。本文研究了多種基于車牌特征的定位算法，并采用了一種適合本實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和車牌幾何特征的粗定位，結(jié)合車牌紋理灰度跳變特征精定位的車牌提取方法。 (3)本文提出了一種基于邊緣線及車牌紋理特征的匹配算法，結(jié)合最小二乘估計(jì)車牌中心運(yùn)動(dòng)軌跡，在搜索范圍內(nèi)匹配得到目標(biāo)車牌，實(shí)現(xiàn)車牌跟蹤。 (4)本文采用