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基于模糊理论的汽车牌照自动识别系统的设计与实现

作　者: 王明华
导　师: 蔡洪斌；关栋栋
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 车牌识别模糊理论特征提取模糊神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 60次
引　用: 1次
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内容摘要

车牌自动识别技术作为智能交通系统的关键技术之一,受到国内外众多学者的广泛关注,对其进行研究具有十分重要的理论意义和应用价值。完整的车牌自动识别系统通常包括车牌图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键技术。本论文针对车牌自动识别系统中的几个关键技术,结合模糊理论,在深入分析我国汽车牌照特点的基础上,利用数字图像处理技术,对车牌自动识别系统进行了比较系统的研究,主要内容为:1、分析了车牌自动识别技术(LPR)在ITS中的重要性。详细研究了国内外车牌自动识别技术的已有理论,分析了模糊理论在车牌自动识别系统中的适用性,设计了基于模糊理论的汽车牌照自动识别系统的研究方案。2、研究了车牌图像的预处理技术,包括图像灰度化、图像增强、图像二值化等,建立了基于模糊C-均值聚类的车牌图像分割方法,该方法是一种无监督的图像聚类方法,无需事先设定阈值,具有广阔的应用前景。3、详细研究了我国车辆牌照的特征,在此基础上,建立了基于车牌彩色纹理特征的车牌定位方法,并根据字符的特征,事先设定某个阈值,通过寻求连续的字符块,最终实现车牌字符的分割。4、利用粗网格特征法对车牌字符特征进行了提取,设计了一个四层结构的模糊神经网络分类识别器,实验结果表明模糊神经网络对识别车牌字符具有良好的适用性。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-14
  1.1 选题背景与意义  8-9
  1.2 汽车牌照识别技术研究现状  9-12
    1.2.1 图像预处理  10
    1.2.2 车牌定位  10-11
    1.2.3 车牌字符分割  11
    1.2.4 车牌字符识别  11-12
  1.3 本文主要研究内容  12
  1.4 章节安排  12-14
第二章模糊理论基础及车牌识别系统总体设计方案  14-22
  2.1 模糊理论基础知识  14-19
    2.1.1 模糊集概念及运算  15-16
    2.1.2 模糊关系与模糊矩阵  16
    2.1.3 模糊模式识别  16-19
  2.2 车牌自动识别系统组成  19-20
  2.3 研究方案设计  20-21
  2.4 本章小结  21-22
第三章基于模糊聚类的车牌图像预处理  22-33
  3.1 引言  22-23
  3.2 车牌图像灰度化  23-28
    3.2.1 图像灰度化  23-25
    3.2.2 灰度图像的增强  25-28
  3.3 车牌图像分割方法  28-32
    3.3.1 基于模糊C-均值聚类的车牌图像分割  28-30
    3.3.2 图像二值化  30-32
  3.4 本章小结  32-33
第四章车牌定位与字符分割  33-48
  4.1 引言  33-34
  4.2 车牌图像特征分析  34-35
  4.3 基于彩色纹理特征的车牌定位  35-41
    4.3.1 图像边缘检测  35-38
    4.3.2 基于彩色纹理特征的车牌定位方法  38-41
  4.4 车牌字符分割  41-44
    4.4.1 车牌图像的预处理  41-42
    4.4.2 车牌字符分割  42-44
  4.5 字符归一化处理  44-47
    4.5.1 字符去噪  44-45
    4.5.2 字符归一化  45-47
  4.6 本章小结  47-48
第五章基于模糊神经网络的车牌字符识别  48-59
  5.1 引言  48-50
  5.2 字符特征提取  50-52
    5.2.1 车牌字符  50
    5.2.2 字符特征提取  50-52
  5.3 基于模糊神经网络的车牌字符识别模型  52-58
    5.3.1 模糊神经网络模型的建立  52-55
    5.3.2 模糊神经网络学习算法  55-58
    5.3.3 车牌识别实验  58
  5.4 本章小结  58-59
第六章总结与展望  59-61
  6.1 本文总结  59
  6.2 研究展望  59-61
致谢  61-62
参考文献  62-68

基于模糊理论的汽车牌照自动识别系统的设计与实现

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