復(fù)雜條件下的車牌識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、本文對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行研究,針對(duì)不同條件下采集到的車輛圖像特點(diǎn),提出了復(fù)雜條件下車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,對(duì)車牌識(shí)別過程中需要用到的部分現(xiàn)有技術(shù)提出了有效的改進(jìn)方法,如:圖像增強(qiáng)、Radon變換、字符分割、字符識(shí)別等,并運(yùn)用MATLAB R2009a軟件編程,實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng),最后通過實(shí)驗(yàn),對(duì)本文提出的識(shí)別系統(tǒng)與基于顏色的多車牌識(shí)別系統(tǒng)和基于圖像紋理特征的車牌識(shí)別進(jìn)行了比較。根據(jù)不同功能,將整個(gè)識(shí)別系統(tǒng)分成四個(gè)模塊:
　　一是圖像預(yù)處理

2、模塊,為達(dá)到即節(jié)省系統(tǒng)資源又盡可能不損失車牌區(qū)域信息的目的,該模塊中首先運(yùn)用灰度值篩選法去除車輛圖像中部分無用信息,之后運(yùn)用線性插值法適當(dāng)調(diào)整車輛圖像尺寸,最后根據(jù)車輛圖像特點(diǎn)決定是否需要對(duì)彩色車輛圖像進(jìn)行增強(qiáng);
　　二是車牌定位模塊,根據(jù)車輛圖像的顏色失真情況,決定具體使用哪種方法定位車牌,顏色失真不嚴(yán)重時(shí)(一般為日間采集到的車輛圖像),采用基于車牌底色特征的方法定位車牌區(qū)域,否則,采用基于車牌幾何及紋理特征的方法定位車牌區(qū)域;

3、
　　三是字符分割模塊,針對(duì)車牌圖像特點(diǎn)及車牌傾斜方式,該模塊中首先改進(jìn)了傳統(tǒng)的Radon傾斜校正方法,直接利用車牌的灰度圖像找出傾斜角度,校正車牌傾斜,最后提出一種結(jié)合垂直投影和模板匹配的字符分割方法,并利用該方法分割字符;
　　四是字符識(shí)別模塊,為不丟失字符圖像信息,提高字符識(shí)別率,該模塊中采用一種基于灰度模板的字符識(shí)別方法,這種方法中用到的字符模板是普通黑白二色字符模板經(jīng)過簡(jiǎn)單處理得到的,這種方法利用字符圖像與處理后模