低質(zhì)量車牌圖像字符分割與識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代交通技術(shù)的發(fā)展,智能交通系統(tǒng)作為一個熱門的研究領(lǐng)域,日益受到廣泛的關(guān)注,而車牌識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)和重要組成部分。車牌識別系統(tǒng)主要包括車牌定位、字符分割和字符識別3個部分。本文主要針對車牌的字符分割和字符識別方法進行了深入的研究。
　　 在獲取車牌圖像的過程中,由于光照不均、車牌褪色、圖像分辨率等問題造成了車牌圖像對比度低,給字符分割和識別帶來困難。為此,本文根據(jù)車牌的顏色特點,結(jié)合灰度線性拉伸,提出了一種

2、新的增強車牌圖像對比度的方法。該方法通過提取彩色車牌圖像Bule—Yellow顏色通道的信息,與原圖的灰度圖像進行差值運算,從而減少了背景信息,提高了圖像的對比度。
　　 另外,由于攝像機與車輛之間的角度問題,常常使所拍攝到的車牌圖像發(fā)生傾斜,導(dǎo)致車牌扭曲和字符變形。本文采用了一種改進的基于Radon變換的車牌傾斜校正方法。該方法不直接對車牌圖像進行二值化處理,而是將平均灰度值作為閾值,把符合要求的像素點的像素值累加到投影值上。

3、然后再對變換后的結(jié)果進行處理,從而得到車牌圖像的傾斜角度。實驗結(jié)果表明,該算法簡單有效,對光照不均、運動模糊等情況具有較強的抗干擾能力。
　　 在字符分割算法中,采用一種基于字符投影和先驗知識相結(jié)合的車牌字符分割方法。該方法利用車牌字符的排列規(guī)則先定位出第二個的結(jié)束位置和第三個字符的起始位置,然后再利用垂直投影進行分割,并對得到的候選字符塊做進一步處理,有效的解決了車牌污染、字符粘連和斷裂的情況,實現(xiàn)了車牌字符的準確分割。