基于LabVIEW的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著世界汽車(chē)工業(yè)的高度發(fā)達(dá)和我國(guó)人民生活水平的提高，汽車(chē)保有量持續(xù)快速增長(zhǎng)，對(duì)汽車(chē)管理問(wèn)題也日益棘手。不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)、公路抓拍、封閉小區(qū)、校園等出入口都需要大量的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)來(lái)識(shí)別出入車(chē)輛身份，因而車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在智能交通和實(shí)現(xiàn)社區(qū)有序管理方面的作用日益顯著。
　　本文針對(duì)低速領(lǐng)域設(shè)計(jì)了一種基于LabVIEW的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，車(chē)輛觸發(fā)相機(jī)完成圖像采集后輸入計(jì)算機(jī)的軟件處理系統(tǒng)，首先進(jìn)行直方圖均衡化完成圖像灰度變換，然后中值濾波去噪，得

2、到一幅灰度對(duì)比較強(qiáng)，噪音較少的灰度圖像。其次使用邊緣檢測(cè)和二值化形態(tài)學(xué)相結(jié)合的方式完成車(chē)牌的粗定位，最后使用LabVIEW的比值特征函數(shù)計(jì)算車(chē)牌的長(zhǎng)寬比，提取唯一正確車(chē)牌。本系統(tǒng)選擇定位后輸出的車(chē)牌為經(jīng)預(yù)處理后的灰度化車(chē)牌，為即將進(jìn)行的字符分割和識(shí)別省去了圖像預(yù)處理的工作。在圖像字符分割中，針對(duì)車(chē)牌字符分割中常出現(xiàn)的粘連、傾斜等情況，本系統(tǒng)提出對(duì)待分割字符進(jìn)行包含二值化、顏色統(tǒng)一、形態(tài)學(xué)處理、傾斜校正在內(nèi)的預(yù)處理后，再進(jìn)行OCR（Opt