汽车牌照图像检测与识别

汽车牌照图像检测与识别

论文摘要

汽车牌照自动识别系统是目前交通部门十分重要的科研项目之一,由于国内的牌照种类较多,汽车所处的环境条件各异,对于监控与识别共用一个摄像头的全车身自动识别系统仍是一个亟待解决的难题。本系统的处理对象为高速公路收费口上固定位置的CCD 摄像头所拍摄到的彩色牌照图像经过定位处理后的汽车牌照图像,任务是完成字符的分割和识别。整个系统包括:背景色统一、前期处理、字符分割、字符识别四个部分。本文利用4 个包含字符背景分信息布的参数,实现了背景色的统一;在前期处理中提出了一种基于灰度期望的改进二值化算法;字符分割阶段在竖直投影法的基础上,提出利用自适应的字符宽度和字符的凹凸信息将牌照图像分割为单个字符;最后使用BP 神经网络进行字符的识别。我们从实地拍摄的汽车牌照中选取有代表性的100 多幅作为实验样本数据,以99%的正确率实现了背景色的统一,96%的分割正确率和90%的字符识别率。

论文目录

  • 绪论
  • 第一章 牌照图像背景色的统一
  • 1.1 问题的提出
  • 1.2 前期的处理
  • 1.3 参数的选取
  • 1.4 判别规则
  • 第二章 汽车牌照图像的前期处理
  • 2.1 灰度图像的二值化
  • 2.2 去除上下边框中的干扰
  • 2.3 去除分隔符
  • 2.4 标记法去除左侧干扰
  • 第三章 汽车牌照图像中字符的分割
  • 3.1 字符分割的简介
  • 3.2 采用的字符分割算法
  • 第四章 汽车牌照图像的识别
  • 4.1 字符分割的前期处理
  • 4.2 字符识别的方法简介与比较
  • 4.3 运用神经网络的字符识别
  • 第五章 实验结果
  • 参考文献
  • 中文摘要及外文摘要
  • 致谢
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