基于EMD的車(chē)牌識(shí)別方法及應(yīng)用.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System, ITS)是道路交通管理體系發(fā)展的必然趨勢(shì)，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是ITS的關(guān)鍵技術(shù)之一。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition, EMD)方法是一種不依懶于基函數(shù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)分解方法，它完全從信號(hào)自身的尺度特征出發(fā)將一個(gè)復(fù)雜信號(hào)分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function, IMF)和剩余項(xiàng)的和。本

2、文將EMD方法運(yùn)用到車(chē)牌識(shí)別，這既為發(fā)展已經(jīng)比較成熟的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)注入了新的血液，又進(jìn)一步擴(kuò)展了EMD的應(yīng)用范圍，具有一定的理論意義和實(shí)際價(jià)值。本文主要工作如下：
　　 (1)在簡(jiǎn)要介紹傳統(tǒng)非平穩(wěn)信號(hào)分析法的基礎(chǔ)上，詳細(xì)討論了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庠砑八惴ā?br>　　 (2)針對(duì)現(xiàn)有車(chē)牌定位方法在復(fù)雜背景和不同光照條件下很難快速準(zhǔn)確地定位汽車(chē)牌照位置問(wèn)題，提出了一種基于紋理分析和投影法的車(chē)牌定位改進(jìn)方法。
　　 (3)在車(chē)牌

3、字符分割中由于泥塵、邊框、鉚釘和車(chē)牌傾斜等因素影響，字符分割往往不準(zhǔn)確甚至錯(cuò)誤，針對(duì)這些問(wèn)題提出了一種基于投影特征和先驗(yàn)知識(shí)的車(chē)牌字符分割改進(jìn)方法。
　　 (4)分割后的字符因受噪聲干擾并非標(biāo)準(zhǔn)字符，根據(jù)噪聲通常為高頻信息和IMF自身的特點(diǎn)，對(duì)字符的積分投影波進(jìn)行EMD分解并將分解后的高頻信息作為去噪特征向量，最后對(duì)向量進(jìn)行Gabor濾波去噪后重構(gòu)字符。
　　 (5)字符的層次輪廓較好地反映了字符的復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)特征，利用