论文题目: 汽车牌照自动识别技术的研究与实现
论文类型: 硕士论文
论文专业: 信号与信息处理
作者: 黄有金
导师: 赵力
关键词: 汽车牌照识别,单片机,字符分割,矢量量化,变换,字符识别
文献来源: 东南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 汽车牌照自动识别技术在许多领域都有着广泛的研究和应用价值,本文详细讨论了汽车牌照自动识别系统的具体结构。一个完整的汽车牌照自动识别系统由以下四部分组成:车牌图象捕获、车牌区域的定位与分割、车牌字符分割、字符识别。车牌图象捕获:车辆图像的捕捉与获取是汽车牌照识别的第一步,是后端处理的前提,获取图像质量的好坏直接影响到后端图像处理和识别的效果,可见,图像获取部分在整个系统中的地位是非常重要的。本文提出了基于单片机控制的动态车牌捕捉系统,该系统可以全天候图像采集,并获得比较清晰的图像。车牌区域的定位与分割:本文提出了一种基于颜色聚类的车牌分割新方法,根据颜色的视觉一致性,采用了Munsell颜色系统的NBS颜色距离的概念对色彩进行聚类,对于聚类后的图像,又采用不同的结构元素,再进行一系列的数学形态学运算以及根据中国车牌的几何特征从而准确定位出车牌的位置并加以分割。车牌字符分割:首先对车牌图象进行预处理,它主要包括车牌图象的二值化、归一化、滤波、旋转校正;然后依据汽车牌照的先验知识和牌照图象的二维直方图利用投影法分割字符。字符识别:根据国内车牌字符集的特点分别应用矢量量化(VQ)算法和应用K-L变换算法对车牌字符进行识别,并就两种不同识别方法的实验结果进行探讨和分析。
论文目录:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 问题的提出
1.2 汽车牌照识别系统
1.3 汽车牌照自动识别系统的应用领域及前景
1.4 目前汽车牌照自动识别技术的研究成果
1.5 本论文内容介绍
第二章 基于单片机控制的车辆图像捕捉与获取
2.1 引言
2.2 动态车牌捕捉系统
2.2.1 动态车牌捕捉系统的组成
2.2.2 动态车牌捕捉系统的工作原理
2.3 摄像机的安装
2.3.1 摄像机和图像卡的选取
2.3.2 摄像机镜头位置的标定
2.3.3 摄像头视角的选取
2.3.4 摄像头数目的确定
2.4 本章小结
第三章 基于颜色聚类和形态学滤波的汽车牌照提取
3.1 引言
3.2 数字图象的表征
3.2.1 数字图象获取
3.2.2 数字图象的矩阵和向量表示
3.3 颜色空间模型
3.3.1 颜色的表征和定量描述
3.3.2 CIE 标准色度学系统
3.3.3 Munsell 颜色空间和NBS 距离
3.3.4 从RGB 颜色空间到HLC 的转换
3.4 基于颜色聚类和数学形态学的汽车牌照提取
3.4.1 基于NBS 颜色距离概念的颜色聚类
3.4.2 数学形态学简介
3.4.3 数学形态学的基本运算
3.4.4 结构元素的选择及形态学滤波
3.4.5 车牌的定位与分割
3.5 本章小结
第四章 车牌字符的分割
4.1 引言
4.2 车牌图象二值化
4.2.1 Otsu 二值化法
4.2.2 车牌图象的二值化算法
4.3 车牌图象的归一化和滤波
4.3.1 车牌图象归一化
4.3.2 车牌图象滤波
4.4 倾斜车牌图象的校正
4.4.1 倾斜角度的检测
4.4.2 车牌图象的校正
4.5 车牌字符的分割
4.5.1 字符分割概述
4.5.2 投影法分割字符
4.5.3 字符图像粘连及分裂的处理
4.6 本章小结
第五章 车牌字符的特征提取和识别方法
5.1 引言
5.2 模式识别和汉字识别概况
5.2.1 模式识别简介
5.2.2 汉字识别
5.2.3 车牌字符特征提取方法
5.3 矢量量化方法（Vector Quantization）
5.3.1 矢量量化的原理
5.3.2 矢量量化器的最佳码本设计
5.3.3 矢量量化的LBG 算法
5.3.4 初始码本的设置及畸变准则的选择
5.4 K-L 变换方法
5.4.1 K-L 变换原理
5.4.2 K-L 变换矩阵特征值及特征向量的计算原则
5.5 本章小结
第六章 车牌字符识别的实现与实验结果的分析
6.1 引言
6.2 国内车牌字符集及其特点
6.3 应用矢量量化（VQ）的车牌字符识别
6.3.1 应用矢量量化（VQ）的车牌字符识别系统的组成
6.3.2 应用矢量量化（VQ）的车牌字符识别过程
6.3.3 识别结果示例
6.4 应用K-L 变换算法的车牌字符识别
6.4.1 标准字符特征图象训练[4]
6.4.2 字符图象特征库的建立
6.4.3 字符图象的识别
6.4.4 识别结果及分析
6.5 本章小结
结论
致谢
参考文献
研究生期间发表的论文
发布时间: 2007-06-11
参考文献
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