基于小波紋理分析的彩色車牌定位算法研究.pdf

1、汽車牌照自動(dòng)識(shí)別是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，在交通監(jiān)視與控制中占有重要地位。它的主要技術(shù)包括：車牌定位、字符切割和字符識(shí)別，其中，對(duì)車牌進(jìn)行快速準(zhǔn)確的定位并分割出車牌區(qū)域是車牌識(shí)別系統(tǒng)的前提，也是提高識(shí)別率的關(guān)鍵。
　　 車牌區(qū)域具有獨(dú)特的紋理特征與顏色特征，利用數(shù)學(xué)方法對(duì)其進(jìn)行分析與處理是各種車牌定位算法的基礎(chǔ)。小波分析具有良好的時(shí)頻特性與多分辨分析的特點(diǎn)，因此，利用小波變換進(jìn)行圖像的紋理特征分析并對(duì)圖像進(jìn)行分割已經(jīng)成為

2、當(dāng)前研究熱點(diǎn)和重要的研究方向。
　　 本文對(duì)圖像分割的基本理論和車牌定位的經(jīng)典方法作了闡述，給出了三種傳統(tǒng)方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。在小波分析基本理論的基礎(chǔ)上，深入研究了小波分析方法如何提取圖像的紋理特征，研究了基于小波變換的圖像紋理信息提取模型，提出了一種將車牌小波紋理特征與顏色特征相結(jié)合，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行判定識(shí)別的車牌定位算法。該算法首先對(duì)圖像進(jìn)行二維小波分解，設(shè)置滑動(dòng)窗掃描高頻子圖，計(jì)算滑動(dòng)窗內(nèi)圖像的小波紋理特征，同時(shí)將低頻子圖