車牌傾斜校正及字符識別算法的研究.pdf

1、車牌自動識別系統分為車牌定位、車牌傾斜校正、車牌字符分割和車牌字符識別這幾個模塊,這幾個關鍵環(huán)節(jié)直接影響著車牌自動識別系統的識別率。雖然,對于車牌自動識別技術得到越來越多的關注帶來了不少開創(chuàng)性的成果,但是同時也不斷出現了更高的需求,特別是在復雜環(huán)境下對自由車牌進行自動的識別,這方面迫切需要更加好的算法去解決更加復雜的問題,因此,車牌自動識別技術有著廣闊的發(fā)展前景。
　　本文按照車牌自動識別的一般處理流程介紹了車牌自動識別技術的各個

2、關鍵環(huán)節(jié),首先是在理論上對車牌傾斜校正和車牌字符識別這兩個環(huán)節(jié)的主流算法進行了研究,針對這些方法的優(yōu)缺點,提出了基于旋轉投影姿態(tài)評估函數的車牌傾斜校正和基于評分模型的車牌字符識別這兩個算法,然后對其做了實驗,最后與其他算法進行了對比實驗驗證本文算法。本文的具體研究內容如下:
　　(1)提出基于旋轉投影姿態(tài)評估函數的車牌傾斜校正方法。常見的車牌傾斜校正方法有著各自的優(yōu)缺點,但是普遍都是算法復雜度比較高,運算時間較多,而且在非車牌區(qū)域

3、的顏色與車牌字符顏色相近,或者車牌存在一定的污跡時,其車牌傾斜校正的精確度不是很理想,針對這些缺點,本文首先將定位出來的車牌圖片進行二值化,再將二值化后的圖片轉換為跳變點圖。然后將跳變點圖向垂直方向進行投影,發(fā)現投影的姿態(tài)在車牌傾斜不同的角度時會產生一些變化,根據這些變化構造出旋轉投影姿態(tài)評估函數,接著利用此評估函數對車牌進行傾斜校正,最后對這一算法進行了實驗,并且與其他算法進行了對比,證明了這是一個有效的算法。
　　(2)提出基

4、于評分模型的車牌字符識別算法。從監(jiān)控視頻中切割出來的車牌字符圖片往往具有低像素、模糊、字符混淆嚴重或者邊緣凹凸不齊等缺陷,針對傳統的車牌字符識別算法對于這種類型車牌字符的低識別率。本文首先將字符圖片分成若干個方格,全部格子根據白點的數目劃分為不同的等級,標準字符模板也是如此劃分等級。在識別匹配時,待識別字符圖片與字符模板相對應的方格分別進行等級匹配,按照該算法中的評分模型打出相應的分數,有加分、減分或者給零分,最后將分數相加,匹配得出最