基于图像处理的车牌识别技术的研究

论文摘要

基于图像处理的车牌自动识别系统是智能交通系统的核心技术。它利用先进的计算机图像信息处理和模式识别技术,对视频图像进行处理,分析和识别,从而获得各种实时交通车辆信息,为交通管理,收费,调度,统计提供依据。随着现代智能交通的发展,使基于图像处理的车牌自动识别系统具有巨大的应用潜力。本文基于数字图像处理的相关理论,对车辆牌照识别技术的研究现状进行了较为深入地分析和研究。重点对车牌定位算法、车牌字符分割算法、车牌字符识别算法进行了研究和改进。在车牌定位方面,解决在复杂背景下车牌定位的误定位现象是车牌定位研究中的难点之一。针对该问题,本文改进了基于车牌特征的矩形排除法。通过实验仿真证明该方法可以有效的消除在复杂背景下车牌定位的误定位现象。在车牌字符分割方面,有两个可以改进之处:更加快速地实现车牌倾斜校正;去除干扰噪声对精确字符分割的影响。为此,本文分别采用了定位原水平线的车牌倾斜校正方法和改进的垂直投影分割算法。通过实验仿真证明:改进的倾斜校正方法所用时间不到传统方法的10%;改进的垂直投影分割算法能有效去除噪声对字符分割的精确度。在车牌字符识别方面,如何提高模板匹配法的实时性和消除模板匹配法对相似字符的误识别率是尚未解决的问题。为此,本文采用了基于字型特征的分级模板匹配法。通过实验仿真证明该方法至少能降低模板匹配法80%的耗时,而且有效的消除了相似字符的误识别现象。本文对基于图像处理的车牌识别技术的相关算法进行了研究和改进,取得了良好的实验结果。通过实验证明本文的研究和改进具有较强的工程可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 车牌识别技术的概述和研究意义
• 1.2 车牌识别技术研究现状与发展趋势
• 1.2.1 国外车牌识别技术的研究现状和应用
• 1.2.2 国内车牌识别技术的研究现状
• 1.3 本文研究主要内容
• 第2章 车牌定位
• 2.1 消除误定位现象的思路
• 2.2 方案比较
• 2.3 基于车牌特征的矩形排除车牌定位法
• 2.3.1 原始图像转换成灰度图
• 2.3.2 灰度拉伸
• 2.3.3 滤波去噪
• 2.3.4 边缘提取
• 2.3.5 寻找特定比例的矩形
• 2.3.6 直方图法排除干扰矩形
• 2.3.7 根据字符像素特征排除干扰矩形
• 2.3.8 实验仿真
• 2.4 本章小结
• 第3章 车牌字符分割
• 3.1 车牌图像的倾斜校正
• 3.1.1 车牌图像倾斜的原因和特点
• 3.1.2 基于定位原水平线的车牌倾斜校正方法
• 3.2 车牌字符的分割
• 3.2.1 常用字符分割方法
• 3.2.2 本文的字符分割方法
• 3.3 本章小结
• 第4章 车牌字符识别
• 4.1 模板简介和问题分析
• 4.1.1 模板匹配法
• 4.1.2 问题分析
• 4.2 基于字型特征的分级模板匹配法
• 4.2.1 特定位置像素窗检测
• 4.2.2 根据检测区分级
• 4.2.3 像素点排除法
• 4.2.4 异或模板匹配法
• 4.2.5 理论验证和仿真实验
• 4.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢