車牌識(shí)別系統(tǒng)中牌照定位和預(yù)處理技術(shù)的研究.pdf

1、車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是一套實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，是智能交通管理系統(tǒng)組成的核心部分，它主要由車牌圖像采集、車牌識(shí)別、數(shù)據(jù)庫(kù)管理以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)人膫€(gè)部分組成。其中車牌定位和車牌圖像預(yù)處理的問題是車牌識(shí)別系統(tǒng)的核心技術(shù)問題，同時(shí)也是當(dāng)今該領(lǐng)域近些年研究的熱點(diǎn)問題。
　　本文在認(rèn)真學(xué)習(xí)了近年來國(guó)內(nèi)外對(duì)車牌定位和預(yù)處理領(lǐng)域所做研究的基礎(chǔ)上，對(duì)車牌的定位和預(yù)處理技術(shù)兩方面進(jìn)行了系統(tǒng)的研究和概述，并提出了一些改進(jìn)算法。
　　在車牌圖像

2、的預(yù)處理中，本文針對(duì)在車牌圖像分割階段遇到的一些問題，提出了一些比較好的圖像處理技術(shù)。（1）、本文通過對(duì)Otsu算法基本原理的研究，提出了一種新改進(jìn)的灰度圖像二值化的方法，對(duì)類間方差的公式進(jìn)行了系統(tǒng)的推導(dǎo)，改進(jìn)了修正閾值，并對(duì)在靜態(tài)條件下提取的64個(gè)車牌進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，本算法對(duì)于普通車牌，黃底白字的車牌和軍用車牌的處理都有較好的效果。（2）、本文利用改進(jìn)的Sobel算子對(duì)車牌圖像進(jìn)行了邊緣檢測(cè)，并對(duì)提取的33個(gè)車牌進(jìn)行了仿真實(shí)

3、驗(yàn)，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此方法能夠得到更理想的車牌邊緣檢測(cè)圖像，為更準(zhǔn)確的定位車牌提供了幫助。
　　在車牌定位中，本文采用的是基于邊緣檢測(cè)的定位方法，除了運(yùn)用改進(jìn)的Sobel算子進(jìn)行了水平和垂直定位，還進(jìn)行了+和45o-的定位。經(jīng)過對(duì)22個(gè)車牌進(jìn)行仿真實(shí)45o驗(yàn)表明，文中方法可以更加明確的顯示出車牌的所在位置。
　　最后，本文用matlab編程構(gòu)建了車牌定位的軟件平臺(tái)，設(shè)計(jì)了車牌定位的所有步驟，同時(shí)對(duì)自己獲取的車牌圖像進(jìn)行了大