车牌图像的定位算法研究

车牌图像的定位算法研究

论文摘要

随着我国道路交通事业的快速发展,对智能交通系统的需求进入了新的阶段。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition)综合了计算机视觉技术和模式识别技术,在智能交通系统(Intelligent Traffic System,简称ITS)中占有重要的地位。车牌自动识别系统具有对车辆进行自动化监视、验证、登记与报警等强大功能,故而可应用于高速公路管理系统,停车场收费管理系统,小区车辆管理系统与电子警察系统等领域中。本文通过对车牌图像特征的深入研究,对车牌图像定位的方法进行了改进和优化,提出了适于DSP实现的新方法。论文研究的主要内容:1、介绍了车牌识别技术的国内外研究现状及发展和车牌识别系统的构成,对系统中各种设备的性能、特点作了分析;2、对畸变的车牌字符图像,采用了快速变形校正方法。该算法充分利用畸变字符图像的特征,通过计算形变区域的水平及垂直差分并设计出判别函数,进一步搜索出使判别函数达到最大的主字符方向并进行校正和算法优化,取得了较好的效果;3、重点阐述了基于多方法融合的车牌定位方法。该方法首先对预处理后的车牌图像进行模板匹配来大致确定车牌区域,并利用数据流修正的方法获得自适应的模板,避免了设置固定模板的缺陷;同时,对模板匹配算法进行了优化,使模板匹配的效率得到较大提高;然后运用形态梯度方法对粗定位后的图像进行边缘检测,从而更好地保留了车牌的边缘特征信息;最后,采用投影法进行精确定位,通过对投影的分析找到车牌字符的准确位置;4、设计了基于DSP的系统平台。以TI的TMS320VC5416为中央处理器,配合视频数据采集电路芯片SAA7113和大容量存储器,实现图像的采集、存储和处理,满足了系统实时性和准确性的要求。通过仿真实验表明了论文所研究的先粗定位再细定位的多方法融合的处理算法能够快速、有效的搜索和定位车牌,具有较高的可行性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 车牌识别技术概述
  • 1.3 国内外现状和发展
  • 1.4 课题任务及研究意义
  • 1.5 论文主要完成的工作
  • 2 车牌识别系统概述
  • 2.1 系统简介
  • 2.1.1 传统结构方式
  • 2.1.2 传统结构方式的缺陷
  • 2.1.3 基于DSP 组成的系统
  • 2.2 系统总体结构
  • 2.2.1 系统总体结构功能模块
  • 2.2.2 图像采集单元
  • 2.2.3 车牌定位软件单元介绍
  • 2.2.4 基于DSP 的硬件单元介绍
  • 2.3 定位系统及定位对象分析
  • 2.3.1 定位对象特征分析
  • 2.3.2 系统难点分析
  • 2.4 本章小结
  • 3 基于图像处理的车牌定位算法研究
  • 3.1 引言
  • 3.1.1 数字图像处理的基本概念
  • 3.1.2 数字图像处理的主要方法
  • 3.1.3 数字图像处理的优点
  • 3.1.4 数字图像处理的主要内容
  • 3.2 车牌图像预处理
  • 3.2.1 彩色图像灰度化处理
  • 3.2.2 增强图像对比度
  • 3.2.3 改进的Bernsen 算法进行图像二值化
  • 3.2.4 去噪处理
  • 3.2.5 水平差分
  • 3.3 车牌定位与分割的实现
  • 3.3.1 我国现行机动车辆牌照规格
  • 3.3.2 车牌定位方法概述
  • 3.3.3 改进的自适应模板匹配法和投影法相结合的车牌定位方法
  • 3.3.4 算法结果分析
  • 3.4 基于主方向检测的车牌畸变字符校正
  • 3.4.1 主方向的含义及求取
  • 3.4.2 优化算法
  • 3.5 本章小结
  • 4 基于DSP 的车牌定位系统
  • 4.1 数字信号处理器(DSP)
  • 4.1.1 DSP 芯片概述
  • 4.1.2 TMS320VC5416 DSP 芯片简介
  • 4.2 DSP 应用
  • 4.2.1 TMS320C54x DSP 硬件结构
  • 4.2.2 TMS320C54x DSP 的应用开发
  • 4.3 CCS 集成开发环境及DSP/BIOS
  • 4.3.1 CCS 集成开发环境简介
  • 4.3.2 DSP/BIOS 及其在车牌定位中应用价值
  • 4.4 本章小结
  • 5 结论与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 攻读硕士在校期间发表的论文
  • 相关论文文献

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