非規(guī)則車牌的預(yù)處理及字符分割優(yōu)化研究.pdf

1、目前，世界正處在經(jīng)濟(jì)全球化與信息技術(shù)高速發(fā)展的時(shí)代，汽車產(chǎn)業(yè)也隨之爆發(fā)式增長(zhǎng)，汽車正越來(lái)越成為大眾消費(fèi)品。與此同時(shí)，越來(lái)越多的交通阻塞、交通違規(guī)、交通事故等問(wèn)題使得交通系統(tǒng)承受著越來(lái)越大的壓力。在此背景下，智能交通領(lǐng)域越來(lái)越受到人們的關(guān)注，同時(shí)作為智能交通領(lǐng)域的核心，車牌識(shí)別系統(tǒng)正發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，它被廣泛地應(yīng)用在車輛智能監(jiān)控、車輛流量監(jiān)測(cè)、車輛跟蹤等重要場(chǎng)景。車牌字符分割是車牌識(shí)別系統(tǒng)的重要步驟，同時(shí)由于車牌圖像的質(zhì)量參差不齊，

2、通常需要對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理來(lái)提高車牌圖像的質(zhì)量。因此，對(duì)車牌圖像的預(yù)處理及字符分割的研究是具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的。
　　本文詳細(xì)總結(jié)了圖像預(yù)處理中常用的圖像增強(qiáng)、圖像邊緣檢測(cè)、圖像二值化等圖像處理技術(shù)，在闡述各自原理的基礎(chǔ)上對(duì)各自的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析與比較，并說(shuō)明了各自的應(yīng)用場(chǎng)景。在圖像預(yù)處理相關(guān)理論研究的基礎(chǔ)上，同時(shí)結(jié)合美國(guó)車牌字符分割算法的研發(fā)與測(cè)試，本文提出了非規(guī)則車牌的預(yù)處理及字符分割相關(guān)方法的優(yōu)化研究，主要有如下工作:

3、>　　1.針對(duì)車牌傾斜提出了一種優(yōu)化的車牌傾斜校正算法，有效解決了車牌因傾斜而車牌字符無(wú)法正常分割的問(wèn)題。
　　2.提出了一種綜合二值化算法，該算法綜合了彩色空間二值化、OTSU二值化及Niblack二值化算法的優(yōu)點(diǎn)，二值化效果顯著提升。
　　3.為了進(jìn)一步優(yōu)化二值圖像，提出了一種車牌二值圖像去噪的方法，分別針對(duì)離散噪聲點(diǎn)和連續(xù)噪聲塊進(jìn)行去除。
　　4.在優(yōu)化經(jīng)典的垂直投影分割算法和連通域分割算法的基礎(chǔ)上提出了適用于特

4、定類型車牌的模版匹配字符分割算法，解決了缺失字符補(bǔ)全、偽字符去除、分割錯(cuò)位等問(wèn)題。
　　5.提出了一系列車牌字符分割的輔助方法，包括車牌二次分割、粘連字符拆分、偽字符去除等。以上方法都能保證在不影響分割結(jié)果的前提下使正確率得以提升，并且時(shí)間性能上也滿足實(shí)際需求。
　　最后，本文利用美國(guó)10個(gè)州的車牌圖像對(duì)本文提出的研究方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過(guò)優(yōu)化的字符分割算法在各個(gè)州上測(cè)試穩(wěn)定，有較高的字符分割準(zhǔn)確率，平均分