茶山公安分局車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems，ITS)是建立在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別技術(shù)之上的智能系統(tǒng)，車(chē)牌識(shí)別(License Plate Recognition，LPR)技術(shù)正是其中的一項(xiàng)重要研究課題。
　　典型的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)一般包括圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位，字符分割和字符識(shí)別四個(gè)部分，本文從這四個(gè)方面對(duì)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了深入研究，提出了有效的解決策略，并實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)軟件的仿真和集成測(cè)試

2、，各部分均已得到可信結(jié)果。
　　本文主要完成了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的方法研究和軟件驗(yàn)證。車(chē)牌識(shí)別過(guò)程主要包括：車(chē)輛圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別。車(chē)牌預(yù)處理方法，首先通過(guò)高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，再用基于黃金分割的大津迭代方法對(duì)圖像進(jìn)行二值化的處理。車(chē)牌定位方法，首先利用Canny算法勾勒出車(chē)輛邊緣再通過(guò)雙投影確定車(chē)牌位置。字符分割方法，首先通過(guò)Radon變換確定是否需要進(jìn)行傾斜校正，再通過(guò)雙線性插值方法使字符尺寸歸一化，然后