車牌識別系統(tǒng)的軟件設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、車牌識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，有著廣泛的應(yīng)用，同時也是計算機視覺、圖像處理和模式識別等交叉學(xué)科的研究熱點?，F(xiàn)已經(jīng)實現(xiàn)的系統(tǒng)還存在定位不準(zhǔn)確、對傾斜角度過大的牌照不能進行有效地校正、對字符識別率不高且訓(xùn)練時間過長以及實時性不高等缺陷。車牌識別系統(tǒng)一般分為四大組成部分：車牌定位、車牌傾斜校正、字符分割和字符識別。本文對車牌識別系統(tǒng)的各種技術(shù)進行了深入研究，針對上述缺陷，完成了以下工作：在車牌定位環(huán)節(jié)采用了兩種方法對車牌進行定位，

2、方法一針對位于固定場所靜態(tài)拍攝的車牌圖像，將傳統(tǒng)的基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)車牌定位方法進行了改進，通過有效的預(yù)處理方法減少了形態(tài)學(xué)步驟，提出用角點檢測結(jié)合車牌先驗知識快速搜索車牌區(qū)域；方法二采用車牌橫向掃描定位車牌所在行區(qū)域，再用垂直投影法結(jié)合跨列掃描的方法快速定位車牌左右區(qū)域。對于車牌傾斜度校正，率先引入基于Canny算子檢測邊緣結(jié)合概率Hough變換的方法測出傾斜角，對車牌進行有效地旋轉(zhuǎn)校正。針對車牌字符分割，結(jié)合車牌先驗知識對其進行粗

3、分割和二次分割。對于字符識別部分，本文根據(jù)車牌字符的特性，將識別系統(tǒng)分為四個不同的子系統(tǒng)，深入研究了貝葉斯分類器和模板匹配方法，改進了傳統(tǒng)的模板匹配法對單純的數(shù)字和字母兩個子系統(tǒng)進行識別，提出模板匹配和基于二值數(shù)據(jù)的貝葉斯分類實現(xiàn)相結(jié)合的方法對數(shù)字和字母混合系統(tǒng)進行識別，針對漢字采用圖像比對距離匹配技術(shù)進行識別。在專業(yè)工具軟件開發(fā)方面，首次采用Visual C++結(jié)合OpenCV庫針對車牌識別系統(tǒng)各流程進行編程設(shè)計。對于某些復(fù)雜的算法直