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车牌识别技术的改进研究与实现

作　者: 姜培
导　师: 秦鸣
学　校: 华东交通大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 车牌识别 K均值聚类模板匹配神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 45次
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内容摘要

随着世界经济的快速崛起,各国的城市交通状况都在持续不断地恶化。通过长期的探索,人们发现要想解决交通问题,必须得大力发展智能交通。而车牌识别正是智能交通系统中的关键技术之一。本文研究了车牌识别技术中的车牌定位、倾斜校正、字符分割和字符识别。对于车牌定位,本文先将RGB彩色图像转换成HSL彩色图像,然后采用K均值聚类算法将彩色图像强制聚类成只含四种车牌底色的彩色图像,最后利用车牌自身的相关特性将车牌定位出来。对于倾斜校正,本文先是利用Hough变换测出车牌的倾斜角度,然后将车牌进行旋转以达到校正的目的。对于字符分割,本文采用的方法是结合车牌字符特征的垂直投影法。对于字符识别,本文分别采用了模板匹配和神经网络对车牌字符进行识别。为了提高汉字的识别率,本文对汉字进行了细化处理;为了加快神经网络的训练速度,本文对数字和字母进行了特征提取。本文在Matlab和Delphi语言的基础上,实现了本文所涉及到的全部内容。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
主要符号说明  8-9
第一章绪论  9-13
  1.1 前言  9
  1.2 课题的研究意义  9-10
  1.3 车牌识别技术的工作原理  10
  1.4 车牌识别技术的难点  10-11
  1.5 论文的章节安排  11-13
第二章车牌定位  13-27
  2.1 我国机动车号牌规格与特征  13-14
    2.1.1 我国机动车号牌规格  13
    2.1.2 我国机动车号牌特征  13-14
  2.2 车牌定位研究现状  14-15
  2.3 本文车牌定位涉及的相关理论  15-22
    2.3.1 HSL 颜色模型  15-17
    2.3.2 K 均值聚类  17-18
    2.3.3 图像的灰度化  18-19
    2.3.4 图像的二值化  19-20
    2.3.5 图像的膨胀与腐蚀  20-21
    2.3.6 连接分量  21-22
  2.4 本文车牌定位的具体方案  22-27
    2.4.1 车牌颜色聚类  22-23
    2.4.2 图像行扫描  23-25
    2.4.3 候选区域车牌定位  25-27
第三章车牌倾斜校正  27-32
  3.1 车牌倾斜校正研究现状  27-28
  3.2 本文车牌倾斜校正的具体方案  28-32
    3.2.1 车牌倾斜角度的确定  28-29
    3.2.2 图像旋转  29-32
第四章字符分割  32-37
  4.1 车牌上下边框的去除  32
  4.2 图像反色处理  32-33
  4.3 车牌字符分割研究现状  33-34
  4.4 本文车牌字符分割的具体方案  34-37
第五章字符识别  37-53
  5.1 车牌字符归一化  37
  5.2 我国车牌字符特点  37-38
  5.3 车牌字符识别研究现状  38-39
  5.4 本文车牌字符识别涉及的相关理论  39-43
    5.4.1 人工神经网络  39
    5.4.2 人工神经元模型  39-41
    5.4.3 人工神经网络训练  41-42
    5.4.4 图像模板匹配  42-43
  5.5 本文车牌字符识别的具体方案  43-53
    5.5.1 汉字识别系统  44-46
    5.5.2 字母、数字识别系统  46-53
第六章总结与展望  53-55
  6.1 总结  53-54
  6.2 展望  54-55
参考文献  55-58
个人简历在读期间发表的学术论文  58-59
致谢  59

车牌识别技术的改进研究与实现

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