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文檔簡介
1、住宅小區(qū)進(jìn)出汽車牌照自動識別系統(tǒng)是實現(xiàn)住宅小區(qū)安全保衛(wèi)系統(tǒng)智能化的重要環(huán)節(jié),它是以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)的智能識別系統(tǒng),利用每輛汽車都有唯一的車牌號碼的特點,通過攝像機所拍攝的車輛圖像,由計算機自動完成車牌的識別,從而提高小區(qū)安全保衛(wèi)工作的可靠性,降低安保人員工作強度。 汽車牌照自動識別中的關(guān)鍵技術(shù)是車牌自動定位算法、車牌字符分割算法、字符識別算法及各階段相關(guān)圖像預(yù)處理算法,其中車牌定位和字符分割是字符識
2、別的基礎(chǔ)和前提,本文的研究對象是基于圖像分析的車牌定位算法和字符分割算法。 本課題針對住宅小區(qū)進(jìn)出汽車牌照識別的應(yīng)用要求,在對國內(nèi)外相關(guān)研究成果深入分析基礎(chǔ)上,比較不同算法的優(yōu)缺點,在保證達(dá)到應(yīng)用識別率要求基礎(chǔ)上,采用了較為簡化的算法,研究并實現(xiàn)了基于圖像分析的車牌定位和字符分割的關(guān)鍵算法,降低了系統(tǒng)復(fù)雜度,縮短了開發(fā)周期和開發(fā)成本,有利于將車牌識別應(yīng)用領(lǐng)域擴展到了小區(qū)、企業(yè)和校園等安保系統(tǒng)應(yīng)用中,在本項目開發(fā)過程中取得良好的實
3、驗結(jié)果。 首先,本文研究了BMP圖像文件格式、車牌定位前期的圖像預(yù)處理算法,主要包括彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換、RGB色彩空間到到HSI色彩空間的轉(zhuǎn)換、直方圖統(tǒng)計、灰度變換、圖像銳化、去噪濾波等圖像預(yù)處理算法,提出了具體實現(xiàn)方法。 在圖像分析基礎(chǔ)上,分析研究了車牌定位過程中關(guān)鍵算法,針對本系統(tǒng)特點提出了采用彩色圖像和灰度圖像相結(jié)合的分析方法,首先利用車牌字符和底色顏色二元組信息大致初步定位車牌區(qū)域,再對車牌區(qū)域的灰度圖像利
4、用差分算子梯度銳化求邊緣、利用Sobel算子確定牌照區(qū)域?qū)⑵浞指畛鰜?。在此過程中,結(jié)合了水平投影法和垂直投影法搜索車牌位置算法。 在完成車車牌定位取得車牌圖像后,分析研究了字符分割前期基于Hough變換的傾斜校正算法、結(jié)合彩色圖像信息改善了基于Marr算子的車牌圖像二值化算法、基于輪廓分析的檢測字符高度與寬度算法、粘連字符切分算法、基于最大寬度回溯的字切分算法、字符歸一化算法,最終完成了字符分割,為今后字符識別奠定了基礎(chǔ)。
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