復(fù)雜交通場景的圖像增強及其在車牌識別中的應(yīng)用.pdf

1、圖像處理技術(shù)隨著科學(xué)技術(shù)的日異月新快速發(fā)展起來并逐漸得到人們越來越多的重視。與此同時，社會經(jīng)濟的繁榮促使交通工具呈現(xiàn)出繽紛多姿的態(tài)勢，給人們出行提供了方便的同時，也導(dǎo)致我國絕大多數(shù)地方交通場景的復(fù)雜性。面對錯綜復(fù)雜的交通場景，加之較多的車流量及來回穿梭的車輛和行人交織在一起，非?；靵y，在很大程度上導(dǎo)致車牌識別的困難，也給人們的出行及交通部門的工作帶來了很大的障礙。近年來，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)呈現(xiàn)快速發(fā)展的態(tài)勢，車牌識別技術(shù)凸顯出其尤為重要的地位，其

2、重要性不言而喻。車牌識別技術(shù)不僅涉及到常用的計算機技術(shù)以及前面所述的圖像處理技術(shù)，同時也涵蓋了模式識別以及新興的人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列的先進技術(shù)。目前，車牌識別技術(shù)在國家倡導(dǎo)的智能交通領(lǐng)域占有很重要的地位，不僅如此，在當今的ETC以及智能化的車輛安檢領(lǐng)域也具有很重要的意義。通常而言，車牌識別技術(shù)包括對于圖像的預(yù)處理以及車牌的定位還有車牌上字符和號碼的分割、對于車牌的定位等部分，車牌識別效率與車輛的運動以及自然環(huán)境的狀況密切相關(guān)。

3、r>　　因此，研究復(fù)雜交通環(huán)境背景下的圖像增強技術(shù)并進一步將其應(yīng)用到車牌識別中具有很重要的意義。本文主要通過對圖像增強相關(guān)理論知識的闡述，以此為基礎(chǔ)，對圖像增強算法進行深入探討，并結(jié)合實際，針對圖像增強在復(fù)雜交通場景中車牌識別技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用進行詳細分析，經(jīng)過具體的實驗證明解決目前復(fù)雜交通場景中圖像增強技術(shù)及相關(guān)算法，以此來提升對復(fù)雜交通場景中車牌的識別。本文在具體研究的過程中，還集中關(guān)注了當下車牌識別中的一些核心技術(shù)和算法，經(jīng)過分析、整

4、合最后確定了有效的算法進行對車牌的識別。針對目前市場上車牌識別效率低下，準確率較低等現(xiàn)象，本文將通過相應(yīng)的算法均加以改進。針對圖像處理前期的一些問題，如：圖像中存在噪聲以及車輛運動造成的模糊的去除還有圖像噪聲產(chǎn)生的原因，圖像增強等技術(shù)進行了詳細的闡述。進而引進了常用的圖像中增強算法，為后期圖像辨別和增強效果的提高打下基礎(chǔ)。基于上述幾種圖像增強算法，最后提出了一種改進的圖像模糊參數(shù)估計算法，這是一種基于radon變換的算法。先借助對于參數(shù)

5、估計后得到的結(jié)果進行維納濾波，接著進行圖像的復(fù)原。
　　在整體結(jié)構(gòu)的安排上，首先對于復(fù)雜交通場景的圖像增強技術(shù)以及一些車牌識別中會用到的關(guān)鍵技術(shù)進行闡述。并介紹了在圖像增強技術(shù)和車牌識別技術(shù)中會用到的關(guān)鍵技術(shù)，對圖像的分割算法以及文字匹配等進行了研究和實驗仿真等，最后，將復(fù)雜交通場景中的圖像增強技術(shù)具體應(yīng)用在車牌識別過程之中，具體包括圖像增強算法在車牌識別中的應(yīng)用、模糊尺度估計、基于模糊參數(shù)的圖像去模糊及仿真實驗，經(jīng)過實際的實驗證