复杂背景下车牌定位的研究与设计

论文摘要

车牌识别系统作为现代智能交通管理的核心技术之一,在很多交通场合都被广泛应用,如在小区车辆管理,公路交通优化,高速公路电子警察与缴费等场合都具有非常重要的应用。因此,车牌识别系统中的车牌定位的研究具有重大的意义。本文重点研究和实现车牌识别系统中在复杂背景下高效、准确的车牌定位,从而实现车牌定位的普适性,准确性和实时性。但是,复杂背景下车牌定位还有很多技术问题需要解决,因此,复杂背景下车牌定位的研究,不管在国内国外,意义重大。本文重点研究和设计了复杂背景环境下车牌识别系统中的车牌定位。车牌定位分成两个部分:车牌粗定位和车牌精细定位。车牌粗定位融合了基于亮度特征和基于色彩特征定位;车牌精细定位是基于车牌颜色的二次定位。车牌粗定位,首先利用车牌图像本身的特征,智能的将图片分成两类,选择定位方法。然后基于亮度特征的定位,主要是在对车牌图像取边缘,自适应产生一个阈值,然后对车牌图像二值化,聚类腐蚀等形态学运算,最后经过车牌选择算法选取车牌区域位置;而基于色彩特征的定位,是把图像从RGB空间转化到LAB上,利用LAB上B分量的特征,定位出蓝色或者黄色车牌。车牌精细定位是在颜色识别基础上的二次定位,主要目的是在粗定位的车牌区域上突出车牌边框,尽量使定位的车牌与车辆中实际的车牌四个边框吻合。文章最后介绍了整个车牌识别系统的设计与实现,主要包括三个模块:车牌定位,字符分割,字符识别。本文是针对复杂背景下车牌定位,研究的方法适用于各种复杂拍摄背景和多车牌定位,在复杂背景多车牌,白天昏暗,晚上昏暗,光照不均,车牌污损,模糊,遮挡等条件下都能快速准确的定位到车牌。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 项目课题的背景
• 1.2 国内外研究历史和现状
• 1.2.1 车牌识别系统的发展现状
• 1.2.2 车牌定位技术的难点
• 1.2.3 车牌定位常用技术
• 1.3 本文主要的研究内容和组织结构
• 第二章 车牌识别系统定位模块整体设计
• 2.1 车牌特征分析
• 2.2 复杂环境下的车牌图片分类
• 2.3 定位模块整体框架
• 2.4 定位主要算法简介
• 第三章 基于亮度特征和色彩特征车牌粗定位
• 3.1 车牌粗定位框架与流程
• 3.2 车牌图像预处理
• 3.3 图像分类
• 3.4 基于亮度特征定位
• 3.4.1 基于亮度特征二值化
• 3.4.2 基于亮度特征聚类
• 3.4.3 基于亮度特征腐蚀
• 3.4.4 基于亮度特征车牌候选区域选择
• 3.5 基于色彩特征定位
• 3.5.1 色彩空间 RGB 到 LAB 转化
• 3.5.2 基于色彩特征二值化
• 3.5.3 基于色彩特征聚类
• 3.5.4 基于色彩特征腐蚀
• 3.5.5 基于色彩特征车牌候选区域选择
• 3.6 车牌选择
• 3.7 实验结果
• 3.8 本章小结
• 第四章 基于颜色的车牌精细定位
• 4.1 车牌精细定位的系统框架
• 4.2 车牌初始化
• 4.3 精细初次定位
• 4.3.1 水平扩展
• 4.3.2 垂直扩展
• 4.4 车牌颜色识别
• 4.4.1 颜色校正
• 4.4.2 颜色像素点统计
• 4.4.3 车牌颜色判断
• 4.5 精细二次定位
• 4.5.1 精细二次定位预处理
• 4.5.2 压缩细定位
• 4.6 实验结果
• 4.7 本章小结
• 第五章 车牌识别系统的实现以及运行结果
• 5.1 系统整体实现
• 5.2 系统运行界面与结果
• 5.3 本文定位实验结果
• 5.4 本章小结
• 总结与展望
• 总结
• 下一步工作
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果
• 致谢