圖像處理在車牌識別中的應(yīng)用.pdf

1、隨著我國國民經(jīng)濟的高速發(fā)展，汽車擁有量急劇增加，國內(nèi)高速公路、城市道路、停車場建設(shè)越來越多，對交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系統(tǒng)(ITS)已成為當(dāng)前交通管理發(fā)展的重要方向。車牌自動識別(ALPR)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和美好的應(yīng)用前景。以自動的車牌號碼識別為基礎(chǔ)，可以對車輛進行自動登記、驗證、監(jiān)視、報警，進而可以應(yīng)用在多種場合，如高速公路收費系統(tǒng)，道路、卡口監(jiān)控系統(tǒng)，小區(qū)、停車場收費及監(jiān)控系統(tǒng)，交

2、通流量統(tǒng)計及交通誘導(dǎo)系統(tǒng)等。 車牌自動識別系統(tǒng)一般包含圖象采集與預(yù)處理、車牌定位、字符切分、字符識別四個主要模塊。由于實驗條件和時間的限制，本文主要圍繞以下三個部分進行設(shè)計：圖像采集與預(yù)處理、車牌定位和分割、字符切分。本文針對三個部分提出了有效的解決策略，完成了實驗。 (1)圖像采集與預(yù)處理部分：本文在圖象采集部分介紹了一般交通路口圖象采集的方法，并對各種方法進行了對比研究；圖像預(yù)處理部分包含：圖像的灰度化、灰度拉伸、中

3、值濾波、水平校正等。 (2)車牌定位和分割部分：車牌定位和分割非常關(guān)鍵，定位結(jié)果直接影響到后面的字符識別的準(zhǔn)確性。本文在廣泛分析、比較已有方法的基礎(chǔ)上，總結(jié)出一種綜合邊緣檢測和迭代閾值法的算法，然后用此算法對圖像進行二值化處理，并且在改進了傳統(tǒng)的投影法的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了車牌的定位分割。實驗結(jié)果表明：本文實驗方法更加有效和準(zhǔn)確，它的好處是既保留了車牌區(qū)的邊緣又使車牌區(qū)最大程度的區(qū)別于背景。它對于拍攝的靜態(tài)車輛圖像的處理效果比較明顯，適