動態(tài)視頻車牌識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、在智能交通系統(tǒng)中，對無人監(jiān)控場地中的運動車輛實現(xiàn)自動監(jiān)控是現(xiàn)今研究的焦點，涉及到了圖像信息采集、視頻流處理和模式識別等各方面的知識。針對日常交通視頻中的運動車輛檢測和車牌識別等問題做出了如下研究:
　　(1)針對視頻流圖像中普遍存在噪聲的問題，提出一種基于稀疏性的視頻圖像去噪方法，該方法利用一種比小波變換更能保護圖像細(xì)節(jié)信息的脊波變換對圖像去噪。
　　(2)運動車輛檢測模塊中。提出了一種融合隔幀差分和背景減除的運動車輛檢測算

2、法，該算法采用改進的統(tǒng)計平均法提取背景解決了以往的背景建模方法容易將運動目標(biāo)混入背景的問題。背景更新采用一種新的雙權(quán)值更新策略，在交通狀況復(fù)雜的場景中也能夠?qū)崟r更新得到可靠的背景。
　　(3)在車牌識別模塊中。充分應(yīng)用牌照的顏色、形狀和紋理等特征信息，分為兩步對車牌區(qū)域進行定位。由于在定位之前對圖像進行了灰度化及邊緣檢測，減少了計算量，提高計算效率和速度，進而減少車牌的誤定位，為車牌字符的正確識別打下堅實的基礎(chǔ)。在傾斜校正部分提出