車牌自動識別的若干關(guān)鍵新算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和智能技術(shù)的發(fā)展，交通管理系統(tǒng)的信息化、智能化已成為發(fā)展的趨勢。車牌識別系統(tǒng)(licenseplaterecognition簡稱LPR)是智能交通系統(tǒng)(ITS)的核心組成部分，在現(xiàn)代交通管理系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的作用。車牌識別是指通過計算機視覺、圖像處理與模式識別等方法從機動車輛圖像中提取車牌字符信息，從而確定車輛身份的技術(shù)，在公共安全、交通管理、流量觀測、電子收費系統(tǒng)及有關(guān)軍事部門等方面都有著廣泛用途和良好的應(yīng)用前景。

2、 本文研究了車牌識別系統(tǒng)的三項關(guān)鍵技術(shù)：車牌圖像的定位分割技術(shù)、車牌字符的切分技術(shù)和車牌字符的識別技術(shù)。車牌定位分割是整個車牌識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)和前提，直接關(guān)系到后續(xù)處理工作(車牌字符切分，車牌字符識別)能否順利進行，但由于車牌區(qū)域在整幅數(shù)字圖像中位置不固定，車牌的顏色和大小也不確定，并且車牌定位分割算法需要克服光照和復(fù)雜環(huán)境所帶來的偏差，因此快速并準(zhǔn)確的定位分割出車牌區(qū)域有一定的難度。本文研究了一種在HSV色彩空間下結(jié)合車牌區(qū)域結(jié)構(gòu)特征的

3、多閾值車牌定位分割方法，由于實際圖像中的車牌大量存在傾斜的情況，定位分割之后的車牌需要判斷傾斜角度，并進行校正，由此得到較為準(zhǔn)確的車牌區(qū)域。 字符切分即從已得到的車牌區(qū)域圖像中得到一系列單個字符圖像。本文利用投影法尋找字符圖像的邊界，并根據(jù)已知的車牌字符的幾何知識以及排列規(guī)則來解決這些問題，從而得到精確邊界的字符圖像。 字符識別是整個車牌識別系統(tǒng)的核心，本文利用字符結(jié)構(gòu)化的識別方法。把字符歸一化后提取字符的筆畫，然后根據(jù)