基于纹理特征的车牌识别系统的研究与实现

基于纹理特征的车牌识别系统的研究与实现

论文题目: 基于纹理特征的车牌识别系统的研究与实现

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机软件与理论

作者: 杨海廷

导师: 朱清新

关键词: 车牌识别,车牌定位,竖向纹理,字符分割,字符识别

文献来源: 电子科技大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着信息技术和智能技术的发展,交通管理系统的信息化、智能化是大势所趋。车牌识别系统(LPR)是智能交通系统(ITS)的核心组成部分,在现代交通收费管理系统中占有举足轻重的作用。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几大模块进行了比较深入、全面的论述,并对主要部分的关键技术进行了深入的研究,主要解决以下几个问题:怎样快速准确地进行车牌定位?(2)怎样准确地分割字符?(3)怎样准确地识别字符?在车牌定位分割阶段, 本文根据车牌区域的竖向纹理特征比非车牌区域丰富这一特征提出了基于竖向纹理特征的车牌定位算法, 先求出汽车图像的梯度图,再求出其跳变点图,根据跳变点的数量和跳变点间的距离来确定可能的车牌区域,再根据车牌的宽高比自下而上地淘汰掉伪车牌,找出真正的车牌区域。车牌定位分割是字符分割和识别的基础,在车牌识别系统中占有重要的位置。在字符分割算法中,本文研究并提出先拟合字符的顶、低边界,除去边界线以外的黑色像素,再使用投影法找出字符间的间隔,从而分割字符。使用投影法分割车牌字符前应对车牌图像进行二值化处理,去噪声处理等,以提高分割的准确性。使用投影法分割后,还必须把粘连的字符重新分割,把一些被分开的字符进行合并,才能提高字符分割的准确性。在字符识别阶段,采用模板匹配方法。先提取字符的网格特征、穿线特征、外轮廓特征,由这些特征组成的特征向量,根据这些向量与字库里的字符的特征向量的匹配程度来判别字符,从而完成字符的识别。通常可以求出待识别字符与字库里的字符的特征向量的距离,距离最小的字符就判别待识别字符为该字符。本文还讨论了如何在VC++6.0 中设计和实现车牌识别系统,介绍了Windows图像处理的基本知识,位图的一些基本知识,以及该系统的主要模块的细化设计。并对处理后的结果进行了分析。最后还对本文的研究工作进行了总结评价,并对后续的工作提出了一些希望和看法。

论文目录:

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 国内外研究状况

1.3 车牌识别技术中的难点

1.4 课题研究的主要内容

第二章 图像处理与机器视觉

2.1 数字图像处理与机器视觉

2.1.1 数字图像处理概述

2.1.2 数字图像处理的应用

2.2 机器视觉简介

2.3 图像的灰度化

2.4 灰度拉伸

2.5 图像二值化

2.6 图像的锐化

2.7 图像的平滑

2.8 边缘检测

2.8.1 梯度

2.8.2 边缘检测算法

2.9 图像分割

2.9.1 阈值分割

2.9.2 边缘检测

2.9.3 区域提取

第三章 车牌定位

3.1 车牌的规格及特征

3.2 车牌定位技术研究

3.3 基于竖向纹理特征的车牌定位方法

3.3.1 用水平方向的差分算子对图像求梯度

3.3.2 对整幅图像进行一次扫描得到跳变点的分布

3.3.3 求车牌大致位置算法的描述

3.3.4 求车牌区域的算法描述

3.4 车牌图像的校正

第四章 字符分割

4.1 字符分割基础

4.1.1 行切割

4.1.2 字切割

4.2 车牌字符分割

4.2.1 车牌字符串的特征

4.2.2 车牌字符分割的一般算法

4.2.3 车牌图像的二值化

4.2.4 二值化后车牌图像的处理

4.2.5 车牌字符分割

第五章 字符识别

5.1 模式识别简介

5.1.1 什么是模式识别?

5.1.2 模式识别方法

5.1.3 一些基本的非参数决策论分类方法

5.1.4 聚类分析

5.2 字符识别原理

5.2.1 模板法

5.2.2 投影——变换系数法

5.2.3 基于统计量的网格特征、外围特征

5.2.4 多重相似度法

5.2.5 特征点法

5.3 字符的预处理

5.3.1 平滑

5.3.2 二值图像的腐蚀和膨胀

5.3.3 位置归一化

5.3.4 大小归一化

5.3.5 笔划粗细归一化

5.3.6 细化

5.3.7 转换为(0,1)矩阵

5.4 车牌字符识别的方法

5.4.1 提取字符的统计特征

5.4.2 统计特征识别

第六章 系统实现与实验分析

6.1 车牌识别算法的总体框图

6.2 系统实现

6.2.1 BMP 图像格式简介

6.2.2 CDib 类的构造

6.2.3 软件实现

6.3 试验结果分析

6.3.1 实验环境

6.3.2 实验结果分析

第七章 总结与展望

7.1 总结评价

7.2 展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间研究成果及发表的学术论文

发布时间: 2005-09-23

参考文献

  • [1].嵌入式车牌识别系统的设计与实现[D]. 邓文昭.西安科技大学2015
  • [2].嵌入式车牌识别系统的研究与实现[D]. 葛晓凤.苏州大学2015
  • [3].基于嵌入式的车牌识别系统的实现及应用[D]. 刘洋洋.西安建筑科技大学2010
  • [4].基于云平台的车牌识别系统设计与实现[D]. 李颜.桂林电子科技大学2015
  • [5].基于改进Retinex算法的雾天车牌识别系统的研究[D]. 李宗正.青岛理工大学2018
  • [6].嵌入式车牌识别系统的设计与实现[D]. 张昆.哈尔滨工业大学2017
  • [7].基于OpenCV的车牌识别系统研究与实现[D]. 杨莉.湖南大学2017
  • [8].基于车辆检测的车牌识别系统的设计与实现[D]. 段庆元.电子科技大学2018
  • [9].基于图像的车牌识别系统设计与实现[D]. 唐智强.电子科技大学2018
  • [10].基于人工神经网络的嵌入式车牌识别系统设计[D]. 付华明.湖南科技大学2017

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  • [3].车牌识别技术的研究[D]. 吴进军.浙江大学2005
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