车牌字符分割及识别算法研究

论文摘要

车辆牌照识别技术是智能交通系统的核心技术之一,其中字符分割和字符识别是该技术的关键部分。本文在以往各种算法的基础上提出了一种新的快速准确的字符分割算法。该算法研究了车牌字符分割的各个关键环节,包括了图像的灰度化,二值化,倾斜校正,水平切分,垂直切分,字符的归一化等等,其中字符分割算法的最关键部分,垂直切分算法是利用字符固定长宽比的特点,先提取字符高度,再确定字符宽度,对车牌字符进行分割。另外,本文针对已有的一种字符识别算法进行了改进性研究,通过对预处理,流程控制,二次识别的分类等等方面的改进,该识别算法的识别准确率有了大的提高。最后通过选取不同情况的图片进行测试.本文算法简单、快速、准确率高,满足车牌识别系统实时性、通用性、和准确性的要求,具有一定的应用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 车牌识别技术的应用背景
• 1.2 车牌识别系统的工作原理及组成
• 1.3 车牌识别技术的发展现状及难点
• 1.3.1 车牌定位技术的现状及难点
• 1.3.2 字符分割的现状及难点
• 1.3.3 字符识别的现状及难点
• 1.4 本论文主要研究内容
• 第二章 车牌字符分割的预处理方法
• 2.1 车牌的灰度化和中值滤波
• 2.1.1 车牌图像的灰度化
• 2.1.2 车牌图像的中值滤波
• 2.2 车牌图像的二值化
• 2.3 车牌图像的倾斜校正
• 2.4 车牌分割预处理实验分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 字符分割方法研究
• 3.1 车牌字符的水平切分
• 3.2 车牌字符的垂直切分
• 3.2.1 字符垂直分割方法
• 3.2.2 特殊情况的处理
• 3.3 字符的归一化处理及平滑化
• 3.3.1 字符的归一化
• 3.3.2 字符的平滑化
• 3.4 字符分割方法的流程控制
• 3.5 字符分割算法的实验分析
• 3.5.1 理想车牌的分割实验
• 3.5.2 有噪声车牌的分割实验
• 3.6 本章小结
• 第四章 VTD,HTD字符识别方法的改进性研究
• 4.1 车牌字符的BP神经网络识别技术
• 4.2 基于VTD,HTD的字符识别技术
• 4.3 VTD,HTD字符识别方法改进性研究
• 4.4 字符识别的实验分析
• 4.4.1 理想车牌的识别实验结果
• 4.4.2 有噪声车牌的识别实验结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 系统性能及实验结果分析
• 5.1 实际的车牌识别系统介绍及其性能
• 5.2 字符识别方法的实验结果及分析
• 5.2.1 理想车牌的实验分析
• 5.2.2 晚上车牌的实验分析
• 5.2.3 白天强光照车牌的实验分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 结束语
• 致谢
• 参考文献