車牌識別系統(tǒng)中算法改進的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著經濟的快速發(fā)展，我國汽車數量急劇上升，給城市道路交通管理帶來了巨大的壓力，而傳統(tǒng)的人工管理方式費時費力、效率較低而且出現(xiàn)誤判的概率較大，使得智能交通(ITS)得到迅速發(fā)展。車牌識別(LPR)系統(tǒng)一直是ITS中的一個重要課題，因此本文研究與設計車牌識別系統(tǒng)具有重大意義。
　　本文利用數字圖像處理技術中的一些基本理論知識，對傳統(tǒng)的車牌定位算法進行了分析，在傳統(tǒng)算法的基礎上，增加了運動區(qū)域檢測及車牌粗定位算法，即基于圖像分類的定位算

2、法。該算法根據原始圖像分類后采樣點的分布情況進行車牌區(qū)域粗定位，提高了傳統(tǒng)車牌識別系統(tǒng)的定位準確率及效率。其次，對傳統(tǒng)的車牌字符分割算法進行了改進，本文采用了局部閾值的方法對原始圖像進行二值化，提高二值圖像的效果；并且針對傳統(tǒng)的基于連通域的字符分割算法對字符粘連以及字符斷裂等情況不能正確分割的缺陷進行了改進，進一步提高了原有車牌識別系統(tǒng)的分割準確率及性能。
　　最后，對本文改進的車牌識別系統(tǒng)進行了測試，不同環(huán)境下系統(tǒng)的識別率達到了