基于VC++的汽车牌照定位与识别系统的设计

论文摘要

汽车牌照定位与识别系统是智能交通系统的一个重要组成部分,利用该技术可以实现对车辆的自动登记、验证、监视和报警,高速公路收费,对停车场进行管理,特殊场所车辆的出入许可等。本文主要讨论软件部分的工作,包括汽车牌照定位分割、字符切分和字符识别。首先通过对图像预处理的各种方法及特点进行了研究,找出了适合本系统的汽车牌照图像的预处理方法。其次对汽车牌照定位分割的主要方法进行详细地介绍和比较,确定了汽车牌照的定位分割过程。先采用线扫描法对汽车牌照进行粗定位,然后在图像处理的基础上采用基于边缘检测和投影图法对汽车牌照完成精确定位。再次实现汽车牌照字符的切分,为保证切分效果,对定位后汽车牌照进行倾斜校正,然后采用垂直投影法实现字符切分,实现字符切分后对字符归一化处理,为字符识别提供大小一致的字符。最后本文采用结构和统计相结合的方法对汽车牌照字符进行一种基于模糊决策的模糊分类器的模糊决策识别。在此理论研究的基础上利用VC++6.0开发了汽车牌照定位与识别系统的软件。实验数据表明,本系统能较准确地定位分割车牌、字符切分和字符识别。同时也说明了把多种图像的预处理与识别技术有机结合起来可以提高系统的识别能力,在有效、实用原则的基础上利用模糊技术不仅可以提高汽车车牌上汉字、英文字母和数字的识别率。该系统的开发适合我国目前交通汽车业的现状,具有很好的市场开发价值。同时该系统涉及到数字图像处理、模式识别和模糊识别等多个技术领域。因此同样具有很高的理论研究价值。

论文目录

• 提要
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.1.1 课题背景
• 1.1.2 课题研究的意义
• 1.2 课题的国内外研究现状
• 1.3 汽车牌照识别主要应用技术
• 1.4 汽车牌照定位与识别系统的体系结构
• 1.4.1 系统功能模块划分
• 1.4.2 系统功能
• 1.4.3 实现软件的运行环境
• 1.5 设计的总体安排
• 第2章 汽车图像预处理
• 2.1 数字图像处理理论基础
• 2.1.1 数字图像处理的基本概念
• 2.1.2 图像的文件格式
• 2.2 彩色图像转灰度图像
• 2.3 灰度图像的二值化
• 2.3.1 二值化方法
• 2.3.2 人工设定阈值
• 2.3.3 由灰度直方图确定整体阈值
• 2.4 图像的梯度锐化
• 2.5 图像的中值滤波
• 2.6 本章小结
• 第3章 汽车牌照的定位分割
• 3.1 我国汽车牌照的基本特征
• 3.2 汽车牌照的定位分割
• 3.2.1 汽车牌照定位原理
• 3.2.2 汽车牌照定位方法研究现状
• 3.2.3 汽车牌照定位基本思路
• 3.3 汽车牌照定位常用方法
• 3.3.1 基于边缘的图像定位分割方法
• 3.3.2 基于区域生长的图像分割方法
• 3.3.3 基于数学形态学的分割技术
• 3.4 基于线扫描法的汽车牌照粗定位
• 3.5 基于边缘检测和投影图法车牌精定位
• 3.5.1 直方图高斯阈值法分割
• 3.5.2 全局动态阈值法图像分割
• 3.5.3 两种分割方法比较分析
• 3.5.4 基于投影图的方法定位
• 3.6 定位分割实验
• 3.7 本章小结
• 第4章 汽车牌照字符切分
• 4.1 汽车牌照几何位置的调整
• 4.2 汽车牌照字符切分
• 4.2.1 字符切分技术
• 4.2.2 常用的车牌字符切分方法
• 4.3 基于投影图的车牌字符切分方法
• 4.4 字符切分实验
• 4.5 车牌字符图像归一化
• 4.6 本章小结
• 第5章 汽车牌照字符识别
• 5.1 模式识别分类
• 5.1.1 结构模式识别
• 5.1.2 统计模式识别
• 5.1.3 结构与统计相结合的识别方法
• 5.1.4 人工神经网络模式识别
• 5.1.5 模糊分类法
• 5.1.6 支持向量机分类法
• 5.2 模式识别中分类器的设计
• 5.3 汽车牌照字符特征提取
• 5.3.1 汽车牌照字符特征简介
• 5.3.2 字符轮廓结构基元
• 5.4 字符结构基元的检测
• 5.4.1 基元的检测
• 5.4.2 轮廓的统计特征
• 5.5 模糊分类器
• 5.5.1 建立字符模型库
• 5.5.2 字符识别的模糊决策
• 5.6 字符识别实验
• 5.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 摘要
• Abstract
• 致谢