車牌號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)汽車的數(shù)量迅速增加，對(duì)交通管理提出了更高的要求。智能交通系統(tǒng)(ITS)近年來(lái)發(fā)展迅速，它把信息技術(shù)與交通系統(tǒng)結(jié)合在一起，大大提高了交通效率和管制水平。對(duì)車輛個(gè)體的身份識(shí)別是ITS的重要內(nèi)容，而車牌是車輛最重要的身份標(biāo)志。車牌識(shí)別技術(shù)要求適應(yīng)戶外全天候的工作環(huán)境，同時(shí)需要能處理各種實(shí)際場(chǎng)景中車牌圖像，包括模糊、污損、傾斜等等情況，目前世界上還未出現(xiàn)較理想的通用的車牌識(shí)別技術(shù)，說(shuō)明了車牌識(shí)別技術(shù)所要處理的車牌的多

2、樣性以及環(huán)境的復(fù)雜性。車牌識(shí)別技術(shù)還在持續(xù)發(fā)展當(dāng)中。論文從車牌定位技術(shù)、車牌字符分割技術(shù)和車牌字符識(shí)別技術(shù)三方面對(duì)車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了全方位深入地研究。
　　在圖像的預(yù)處理部分，本文將得到的車牌定位圖像進(jìn)行了灰度化處理，利用Otsu法將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，并給出了一種灰度圖像增強(qiáng)算法，對(duì)采集到的車牌圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理；由于在實(shí)際中車牌的邊框和上下鉚釘會(huì)對(duì)車牌的識(shí)別工作形成干擾，因此在該部分中對(duì)車牌的邊框和鉚釘進(jìn)行了去除。

3、>　　在獲取車輛圖像的過(guò)程中，由于攝像機(jī)和車牌之間角度的變化，經(jīng)常使所拍攝的車輛圖像發(fā)生傾斜，導(dǎo)致車牌扭曲和字符變形，給字符分割和字符識(shí)別帶來(lái)極大影響。為此，文章研究了一種基于空間扭曲校正和Hough變換的車牌圖像校正方法。
　　在字符的分割部分，本文依據(jù)現(xiàn)行的車牌設(shè)計(jì)原則，利用改進(jìn)后的水平投影法，將車牌圖像分割7個(gè)待識(shí)別字符，并對(duì)分割后的字符進(jìn)行了歸一化處理。實(shí)踐證明該方法對(duì)解決漢字的不連通問(wèn)題、字符的粘連問(wèn)題、噪聲的干擾問(wèn)題以