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车牌识别系统中的车牌定位和分割算法研究和实现

作　者: 马莉
导　师: 郑永果
学　校: 山东科技大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 车牌定位字符分割清晰度函数车牌校正同态滤波
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

车牌识别技术在智能交通系统中占有非常重要的地位,车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三大部分。其中,车牌定位和分割的结果对后续的识别起决定性作用,所以对车牌定位技术和字符分割方法的研究具有实际意义和应用价值。针对车牌定位部分,本文设计了一种基于颜色空间和改进形态学方法结合的车牌定位方法。该方法在利用了车牌颜色特征的同时,对传统形态学定位算法进行了优化和改进,较好的解决了定位过程中结构元素选取困难的问题。在车牌候选区域选取之后,利用车牌形状及跳变特征,对车牌候选区域进行进一步筛选,有效的去除了伪车牌区域的干扰。字符分割是字符识别的基础,关系到识别的准确度。本文首先对车牌图片进行了预处理,包括图像对比度增强、水平倾斜校正；其次在定位出初步车牌区域后,采用fisher判断准则去除车牌上下边框和上下边框和字符间的多余区域,实现车牌的精确定位；然后使用旋转垂直投影法进行垂直倾斜校正；最后,根据标准车牌的字符分布和排列规则等先验知识,设计了基于垂直投影的字符分割算法。实验表明,本文给出的车牌定位方法能够比较准确的定位出车牌所在区域,对车牌图像采取的各种处理都简单有效,大大降低了字符分割工作的难度,车牌字符分割效果比较理想。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
1 绪论  11-19
  1.1 课题背景概述  11-12
  1.2 车牌自动识别技术的研究现状  12-13
  1.3 车牌识别系统概述  13-17
  1.4 本文的结构框架  17-19
2 车辆图片预处理  19-25
  2.1 RGB彩色图像转化为灰度图  19-20
  2.2 计算灰度图像的图像清晰度  20-21
  2.3 车辆图像对比度增强  21-22
  2.4 图像去噪处理  22-24
  2.5 本章小结  24-25
3 基于颜色和改进形态学相结合的车牌定位算法  25-38
  3.1 基于YCBCR颜色模型的车牌定位方法  25-26
  3.2 基于改进形态学算法的车牌定位  26-27
  3.3 颜色和改进形态学算法相结合的车牌定位  27-28
  3.4 改进形态学算法的车牌定位的关键技术  28-35
  3.5 定位实验结果与分析  35-37
  3.6 本章小结  37-38
4 车牌字符分割算法  38-50
  4.1 统一车牌底色  38-40
  4.2 车牌图像增强  40-41
  4.3 车牌图像二值化  41-42
  4.4 车牌图像水平倾斜校正  42-43
  4.5 去除车牌上下边框及垂直倾斜校正  43-45
  4.6 垂直方向字符分割  45-47
  4.7 实验结果及分析  47-48
  4.8 本章小结  48-50
5 结束语  50-52
  5.1 本文所做的主要工作  50-51
  5.2 工作展望  51-52
致谢  52-53
参考文献  53-56
攻读硕士期间主要成果  56

车牌识别系统中的车牌定位和分割算法研究和实现

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