基于圖像分析的汽車牌照識別技術的研究.pdf

1、圖像字符識別是圖像處理與模式識別理論的一個重要應用領域，是實現(xiàn)智能人機接口的重要途徑，近幾十年來得到廣泛的研究。字符識別是模式識別的一個重要方面，在信息處理、辦公自動化、郵政系統(tǒng)、銀行系統(tǒng)等方面有著重要的使用價值和理論意義。
　　 首先，本文對圖像處理的相關基礎知識進行了闡述，論述了一種改進的自適應背景更新的檢測算法。從背景模型的建立和初始背景的獲取，提出了一種新的自適應背景更新的算法，首先建立混合高斯分布的背景模型，然后利用中

2、值法提取初始背景圖像，最后利用分塊的思想，改進了背景更新的算法來更新背景，以實現(xiàn)對運動車輛的實時檢測。
　　 其次，在定位前需對圖像進行增強、二值化和邊緣提取等相關圖像的預處理，提出了利用形態(tài)學和投影法的二次定位方法對車牌進行定位，首先對圖像進行開、閉的數(shù)學形態(tài)學處理，然后提取車牌連通區(qū)域進行初次定位，由于監(jiān)控設備、路面狀況及車輛運動等因素的影響，所提取的車牌區(qū)域不可避免地會出現(xiàn)傾斜狀況，與Hough檢測法比較，利用直線擬合的方

3、法計算出傾斜的角度，最后對車牌區(qū)域進行旋轉，得到二次定位的車牌區(qū)域。
　　 最后，在對車牌進行定位后，下一步首先需要進行車牌區(qū)域的去除邊框處理，然后對車牌進行垂直投影，分析圖像中峰值和谷值的相關信息，并根據(jù)車牌的特征信息，找出字符的中心位置，最后提取分割車牌字符。在車牌的字符分割以后，提出了改進的基于模板匹配字符識別的方法對分割的字符進行識別并輸出，首先建立標準的數(shù)字、字母及漢字的模板庫，然后對分割的字符進行歸一化等相關處理，最