基于圖像處理的車(chē)牌識(shí)別算法研究與仿真.pdf

1、車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)(Automatic Plate Identification Technology)作為智能交通系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)技術(shù)之一，是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化和車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展迅速，已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在車(chē)輛管理、高速公路收費(fèi)系統(tǒng)和公路自動(dòng)化監(jiān)督系統(tǒng)中。而且基于圖像處理的車(chē)牌識(shí)別算法在車(chē)牌識(shí)別技術(shù)中應(yīng)用最為廣泛。但是在現(xiàn)有的圖像處理的車(chē)牌識(shí)別算法中，尚存在識(shí)別率低和識(shí)別速度慢等問(wèn)題，尤其是在復(fù)雜背景下，由于光照和氣

2、候造成的車(chē)輛牌照?qǐng)D像模糊等問(wèn)題，更是現(xiàn)在車(chē)牌識(shí)別算法中研究的重點(diǎn)。
　　 本文主要依據(jù)圖像處理的基本理論，對(duì)車(chē)牌識(shí)別的中的車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法、車(chē)牌字符識(shí)別算法進(jìn)行了分析、研究和改進(jìn)。首先，本文設(shè)計(jì)了基于紋理特征的矩形排除車(chē)牌定位算法。該算法可以有效地解決在復(fù)雜背景下的誤定位現(xiàn)象和定位不夠準(zhǔn)確的問(wèn)題，而且可以比較快速地排除非車(chē)牌區(qū)域，最后通過(guò)車(chē)牌的紋理特征來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)牌區(qū)域的準(zhǔn)確定位。其次，本文在針對(duì)去除邊框鉚釘和抑制干擾

3、噪聲的問(wèn)題上，設(shè)計(jì)了基于邊緣特征的跳變統(tǒng)計(jì)算法，該算法可以準(zhǔn)確地去除邊框和鉚釘，為下一步的字符分割提供基礎(chǔ)。同時(shí)，設(shè)計(jì)的像素值投影車(chē)牌分割算法可以有效地去除字符分割前的干擾，達(dá)到字符的準(zhǔn)確分割。最后，在車(chē)牌字符識(shí)別算法的研究中，本文將傳統(tǒng)的模板匹配算法和支持向量機(jī)算法相結(jié)合。這兩種算法的結(jié)合可以彌補(bǔ)彼此的不足，尤其是支持向量機(jī)的字符識(shí)別算法在對(duì)缺損字符的識(shí)別中，可以達(dá)到較好的效果。改進(jìn)后的字符識(shí)別算法在進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)后，最后在車(chē)牌字符