低质量车牌字符分割技术研究

论文摘要

随着信息技术和人工智能技术的发展,交通管理系统的信息化、智能化是大势所趋。车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分,在现代交通管理系统中占有举足轻重的地位。车牌识别系统包括三个主要环节,即车牌定位、字符分割和字符识别,涉及五个关键技术,即图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割和字符识别。本文主要对车牌的倾斜校正和字符分割中涉及到的关键技术进行了深入的研究。在获取车牌图像的过程中,由于摄像机和车牌之间角度的变化,经常使所拍摄的车牌图像发生倾斜,导致车牌扭曲和字符变形,给字符分割和识别带来困难。为此,本文提出了一种新的基于Radon变换的车牌倾斜校正算法。该算法对车牌图像进行Radon变换,并对变换后的结果求一阶导数绝对值的累加和,将累加和的最大值所对应的Radon变换的角度作为倾斜角度。实验结果证明,该算法简单实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。字符分割是车牌识别系统的关键环节,是识别的基础,字符分割的效果直接决定了字符识别的准确率。本文提出了一种基于先验知识的质量退化的车牌字符分割算法,该算法利用垂直投影计算字符字段的个数,根据字符字段的个数和先验知识对车牌进行字符合并和字符分裂等操作。实验结果表明本算法对光照不均、对比度小、倾斜、污迹严重、车牌颜色退化严重、字符粘连和断裂等车牌有良好的字符分割效果。在标准车牌字符分割的基础上,本文利用双行车牌的特性,提出了基于高斯拟合的双行车牌分割算法,利用高斯拟合求取双行车牌上下两行的分割位置,然后再分别利用基于先验知识的字符分割算法对上下两行进行字符分割。实验表明,该算法能够有效地分割出双行车牌的上下两行,并能对其进行有效的字符分割。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的背景和意义
• 1.2 车牌自动识别系统的组成
• 1.3 车牌自动识别技术的特点和难点
• 1.3.1 我国汽车牌照的特点
• 1.3.2 我国车牌自动识别系统的特殊性
• 1.3.3 车牌自动识别技术的难点
• 1.4 低质量车牌字符分割中的难点和有待解决的问题
• 1.5 车牌识别技术在国内外的发展现状
• 1.6 车牌倾斜校正和字符分割技术研究发展现状
• 1.6.1 车牌倾斜校正技术研究发展现状
• 1.6.2 车牌字符分割技术研究发展现状
• 1.7 本文主要工作
• 1.8 本文的组织结构
• 第二章 低质量车牌字符分割的预处理技术
• 2.1 车牌图像大小归定化
• 2.1.1 分裂合并的归定化方法
• 2.1.2 插值变换的归定化方法
• 2.2 对比度增强
• 2.3 车牌图像的倾斜校正
• 2.4 光照不均去除
• 2.5 边缘增强和车牌图像背景色统一
• 2.6 目标提取
• 2.6.1 车牌图像的二值化
• 2.6.2 单个字符图像的二值化
• 2.6.3 噪声点去除
• 2.7 本章小结
• 第三章 基于 Radon 变换的车牌倾斜校正算法
• 3.1 车牌图像的倾斜模式
• 3.2 Radon 变换及倾斜角检测原理
• 3.3 基于Radon 变换的车牌倾斜校正算法
• 3.3.1 水平倾斜校正
• 3.3.2 剔除水平边框和铆钉
• 3.3.3 求取车牌的垂直倾斜角度
• 3.3.4 垂直倾斜校正
• 3.4 实验结果
• 3.4.1 实际倾斜的车牌图像的实验结果
• 3.4.2 人工倾斜的车牌图像的实验结果
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于先验知识的质量退化车牌字符分割算法
• 4.1 字符分割中可以利用的先验知识
• 4.2 基于先验知识的质量退化车牌字符分割算法
• 4.2.1 去掉间隔符
• 4.2.2 合并破损字符
• 4.2.3 分割粘连字符
• 4.2.4 实验结果
• 4.3 分割后字符的处理
• 4.3.1 去噪声
• 4.3.2 求取字符图像最小闭包矩形
• 4.3.3 字符规定化
• 4.3.4 特殊处理
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于高斯拟合的双行车牌分割算法
• 5.1 高斯拟合的原理
• 5.2 双行车牌的分割
• 5.3 实验结果
• 5.4 本章小结
• 第六章 系统的设计与实现
• 6.1 系统的总体结构
• 6.2 系统的软件流程
• 6.3 系统运行的软硬件配置及画面采集要求
• 6.4 系统的运行界面
• 6.5 测试结果
• 第七章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士期间公开发表的论文
• 致谢