基于復(fù)雜背景下的車牌識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、車牌識(shí)別系統(tǒng)(LPR)是智能交通系統(tǒng)的核心組成部分,廣泛應(yīng)用于交通部門的違章檢測(cè)、高速公路自動(dòng)收費(fèi)和智能停車場(chǎng)管理等方面。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包含圖像預(yù)處理、車牌定位、車牌傾斜校正、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別五個(gè)部分,涉及了模式識(shí)別、人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)字圖像處理等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。本文對(duì)復(fù)雜背景下車牌定位及識(shí)別的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究,主要工作包括:
　　 (1)圖像預(yù)處理。首先使用加權(quán)平均值法將彩色圖像灰度化,再使用直方圖均衡化技術(shù)

2、調(diào)整圖像的灰度分布,改善圖像的質(zhì)量。最后使用中值濾波技術(shù),去除圖像中的干擾噪聲。
　　 (2)車牌定位。首先通過(guò)使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開、閉運(yùn)算對(duì)車牌進(jìn)行處理以獲得車牌可能的候選區(qū)域,再使用紋理檢測(cè)技術(shù)并根據(jù)車牌的幾何特征對(duì)候選區(qū)域篩選來(lái)進(jìn)行車牌的初定位。如果經(jīng)過(guò)初定位的候選區(qū)域有多個(gè),則使用基于HSV顏色空間的車牌定位技術(shù),通過(guò)車牌區(qū)域的顏色及顏色比等信息對(duì)候選區(qū)域再次篩選。
　　 (3)車牌傾斜校正。主要使用旋轉(zhuǎn)投影法對(duì)車

3、牌進(jìn)行傾斜校正。根據(jù)車牌校正后它的水平投影圖峰寬最窄及它的垂直投影圖投影值為零的列最多這兩個(gè)特點(diǎn)分別進(jìn)行水平傾斜校正和垂直傾斜校正。
　　 (4)車牌字符分割。首先利用車牌字符的紋理、間距、寬度等特征去除車牌的水平邊框。然后使用垂直投影法對(duì)車牌字符進(jìn)行分割。最后將分割后的字符圖像統(tǒng)一大小以方便識(shí)別。
　　 (5)車牌字符識(shí)別。使用了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)對(duì)車牌字符進(jìn)行識(shí)別。因?yàn)檐嚺聘魑簧系淖址衅涮囟ǚ秶?故設(shè)計(jì)和訓(xùn)練