基于復(fù)雜環(huán)境的車牌識(shí)別研究.pdf

1、車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的重要部分，在近年來越來越重要。在實(shí)際的情境中，監(jiān)控采集到的圖像并不都是理想環(huán)境下的圖像，對這樣的圖像進(jìn)行車牌識(shí)別處理更加困難，容易造成識(shí)別失敗。由于車牌識(shí)別系統(tǒng)相比較其他圖像識(shí)別系統(tǒng)對實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性的要求更高，雖然國內(nèi)外學(xué)者做了大量研究，但是目前對于復(fù)雜環(huán)境的車牌識(shí)別技術(shù)仍不是很理想。
　　實(shí)際情況中，拍攝到的圖像出現(xiàn)降質(zhì)的情況多數(shù)是由于霧天環(huán)境造成的，本文針對霧化圖像作出了重點(diǎn)處理，然后對車牌識(shí)別的

2、各個(gè)環(huán)節(jié)做出了大量研究，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的車牌識(shí)別。在圖像去霧環(huán)節(jié)首先分析了霧天圖像退化降質(zhì)的原因，根據(jù)對圖像恢復(fù)方法的研究，采取暗原色先驗(yàn)的方法對圖像進(jìn)行去霧，重點(diǎn)對算法的不足進(jìn)行了分析并進(jìn)行改進(jìn)，其中在消除Halo現(xiàn)象上提出了用周圍像素點(diǎn)的透射率優(yōu)化中心點(diǎn)透射率的方法;在改善顏色失真上，提出容差機(jī)制，用容差參數(shù)對透射率進(jìn)行改進(jìn)，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)得到參數(shù)的最佳值。在車牌定位環(huán)節(jié)，對車牌進(jìn)行了初步定位與精定位處理，其中初步定位階段根據(jù)車牌背景顏

3、色在RGB分量的取值，結(jié)合車牌紋理先驗(yàn)知識(shí)，采取像素統(tǒng)計(jì)的方法對車牌進(jìn)行了初步定位;在精定位階段，為降低后續(xù)處理的復(fù)雜度，首先對車牌進(jìn)行了傾斜校正，然后采取數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作結(jié)合像素統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行了精定位，排除了上下邊框與鉚釘?shù)鹊母蓴_。車牌字符分割環(huán)節(jié)，結(jié)合車牌固有特征，采用基于垂直投影的方法實(shí)現(xiàn)了對字符的分割。在字符識(shí)別環(huán)節(jié)，根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，提出用不同網(wǎng)絡(luò)對不同位置的字符進(jìn)行針對識(shí)別的方法;對各網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，對于部分參數(shù)，