汽車牌照定位與字符分割算法的研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)中，通過計算機自動識別出汽車牌照的車輛牌照識別系統(tǒng)，具有重要的現(xiàn)實意義。如高速公路收費，車輛檢測，停車場監(jiān)控與管理，路面行駛車輛監(jiān)控等。本文對車輛牌照識別系統(tǒng)中汽車牌照的定位以及字符分割算法進行了深入研究，具體包括以下內(nèi)容：
　　車牌定位算法的研究。先對圖像進行了預(yù)處理，包括RGB圖像的灰度化、灰度拉伸，然后給出了基于邊緣檢測的字符豎向紋理分割方法。該方法利用車輛牌照的邊框、字符與背景形成的較強邊緣，對車輛牌照進行定位

2、，同時利用牌照的幾何特征結(jié)合預(yù)選區(qū)內(nèi)部象素的分布特征來進行候選車牌區(qū)域的判斷，實現(xiàn)了各類牌照的準確分割。實驗表明這種方法定位準確率高，運行速度快。
　　車牌預(yù)處理方法的研究。首先通過對現(xiàn)有車牌二值化方法的分析，結(jié)合全局閾值及局部閾值二值化算法的優(yōu)缺點，給出了基于CASDA與Bernsen的二值化改進算法，實現(xiàn)了對車牌圖像進行快速有效的二值化處理。針對不同顏色車牌在應(yīng)用Hough變換方法時難以取得正確的角度的問題，本文給出了基于邊緣

3、檢測的車牌校正方法，對車牌圖像進行傾斜校正。
　　車牌字符分割算法的研究。根據(jù)車牌字符的排列規(guī)律和字符的幾何特征，本文給出了基于投影的字符分割改進算法。該方法首先采用行掃描及投影的方法來去除車牌邊框的干擾，然后針對垂直投影法中難以解決的字符粘連及字符斷裂現(xiàn)象分別提出了解決方法，引入窄字符及寬字符的概念對字符塊區(qū)域進行分類處理，實現(xiàn)了車牌字符的準確分割。實驗表明這種方法運算速度快且分割效果好。
　　本文算法對車輛牌照在車輛圖像