車輛識(shí)別系統(tǒng)相關(guān)算法研究與改進(jìn).pdf

1、車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的核心，已成為目前交通系統(tǒng)領(lǐng)域的重要課題，具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　 車牌識(shí)別系統(tǒng)主要由車牌預(yù)處理、車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別四個(gè)關(guān)鍵部分組成。作者在閱讀了大量的中外文獻(xiàn)后，主要對(duì)車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，提出相應(yīng)的改進(jìn)算法，并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)算法進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)。
　　 (1)車牌粗定位。針對(duì)已有的車牌定位經(jīng)典算法對(duì)背景復(fù)雜的圖片普遍存在獲取率不高的問題，論文提出了

2、一種基于灰度值區(qū)域生長(zhǎng)的定位算法。該算法首先根據(jù)像素灰度值進(jìn)行區(qū)域增長(zhǎng)，初步找到車牌候選區(qū)，再采用矩形序列尋找算法，同時(shí)綜合車牌先驗(yàn)知識(shí)實(shí)現(xiàn)車牌粗定位。
　　 (2)車牌精確定位。論文采用迭代的最小二乘法擬合矩形序列內(nèi)所有矩形左上頂點(diǎn)所在直線的斜率，并根據(jù)此斜率計(jì)算出車牌的水平偏轉(zhuǎn)角度，進(jìn)行車牌水平校正，實(shí)現(xiàn)水平方向的精確定位;還根據(jù)車牌自身特點(diǎn)提出了新的車牌垂直校正方法，該方法根據(jù)字符外接矩形與字符上、下半部分最寬位置構(gòu)成的平

3、行四邊行之間的關(guān)系，計(jì)算出車牌的垂直偏轉(zhuǎn)角，然后通過像素移動(dòng)完成垂直校正。
　　 (3)字符分割。論文提出一種基于改進(jìn)的邊緣檢測(cè)L-算子對(duì)車牌圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，同時(shí)結(jié)合像素灰度值統(tǒng)計(jì)進(jìn)行車牌字符分割的新算法。該算法的思路是:先用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)突出車牌字符區(qū)域，然后用邊緣檢測(cè)L-算子對(duì)車牌圖像邊緣提取，并通過統(tǒng)計(jì)車牌行列像素灰度值突出單個(gè)字符區(qū)域，最后結(jié)合車牌的先驗(yàn)知識(shí)分割出單獨(dú)字符。
　　 (4)字符識(shí)別。根據(jù)車牌字符的特點(diǎn)