基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌定位與識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代交通技術(shù)的發(fā)展，汽車已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚囊环N重要交通工具，這就必然對(duì)交通管理有一個(gè)更高的要求，隨著對(duì)高速公路收費(fèi)，停車場(chǎng)管理等的自動(dòng)化，車牌識(shí)別（LPR）技術(shù)的研究就成了一個(gè)熱門課題。
　　車牌識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)基于圖像處理和字符識(shí)別技術(shù)的智能化交通管理系統(tǒng)，它能夠自動(dòng)攝取車輛的圖像并識(shí)別車牌。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)由車牌定位、字符分割和字符識(shí)別等單元組成。
　　本項(xiàng)目提出了一套簡潔高效、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌

2、定位與識(shí)別的方法。定位方法綜合考慮了灰度和邊緣信息，首先對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理，采用了灰度變換、去噪、增強(qiáng)對(duì)比度、邊緣檢測(cè)、二值化等方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，提高了圖像的質(zhì)量，強(qiáng)化了圖像區(qū)域；接著，采用一種基于二值圖像灰度變化特征進(jìn)行定位的方法，根據(jù)灰度的跳變搜索車牌區(qū)域，再利用車牌幾何形狀的特點(diǎn)對(duì)候選區(qū)進(jìn)行篩選，得到車牌位置。實(shí)驗(yàn)證明，該算法簡單、高效、實(shí)用，定位速度快，對(duì)采集的圖像數(shù)據(jù)庫的實(shí)驗(yàn)效果較好，基本很少出現(xiàn)定位錯(cuò)誤或切割掉有效邊緣信息

3、的情況。在字符分割上，改進(jìn)了傳統(tǒng)的投影算法，采用了在二值中對(duì)白色像素進(jìn)行垂直投影的方法，在投影中計(jì)算橫向間隔最大的位置，認(rèn)為該位置即是第2、3字符的中間位置；以該位置為基礎(chǔ)，按照字符的大致寬度，向左分割出2個(gè)字符，向右分割出5個(gè)字符。使用該方法的好處是充分利用了車牌的布局特征，能夠很好的分割出每個(gè)字符。識(shí)別則采用了一種基于模板匹配的方法，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行，即利用現(xiàn)有的特征向量，從待識(shí)別的圖像中提取若干圖像的特征向量與模板相對(duì)應(yīng)的特征向量