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
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文檔簡(jiǎn)介
1、汽車(chē)牌照識(shí)別系統(tǒng)是在裝備了數(shù)字?jǐn)z像設(shè)備和計(jì)算機(jī)信息管理系統(tǒng)等軟硬件平臺(tái)的基礎(chǔ)之上,采用先進(jìn)的圖像處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù),通過(guò)對(duì)圖像的采集和處理,完成車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別功能.車(chē)牌識(shí)別的理論基礎(chǔ)是圖像分割和圖像識(shí)別,對(duì)含有汽車(chē)牌照的圖像進(jìn)行分析處理,從而定位并分割出汽車(chē)牌照,進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符.作者通過(guò)對(duì)大量含有車(chē)牌的圖像進(jìn)行分析,針對(duì)中國(guó)車(chē)牌的自身特點(diǎn),提出了一種快速有效的車(chē)牌圖像分割和字符識(shí)別方法.利用該文所提出的車(chē)牌識(shí)別技術(shù),
2、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了用于停車(chē)場(chǎng)管理的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng).主要內(nèi)容如下:1.對(duì)圖像分割技術(shù)進(jìn)行了研究,綜合分析比較了各種圖像分割方法的優(yōu)缺點(diǎn),根據(jù)汽車(chē)牌照的幾何形態(tài)和成像特點(diǎn),提出了基于圖像"分區(qū)投影"的車(chē)牌定位和分割技術(shù).所謂"分區(qū)投影",就是根據(jù)車(chē)牌成像規(guī)律將整幅圖像分割成若干區(qū)域,對(duì)每個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行二值化處理,再將二值化后的圖像沿車(chē)牌的高度方向進(jìn)行投影.分析分區(qū)投影圖,判斷某分區(qū)內(nèi)是否含有車(chē)牌,并確定車(chē)牌的位置,然后在含有車(chē)牌的分區(qū)及其鄰近區(qū)域內(nèi)
3、進(jìn)行車(chē)牌搜索和分割.該方法實(shí)現(xiàn)了以自適應(yīng)選擇閾值方式對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行搜索和分割,使得車(chē)牌定位、字符切分同時(shí)進(jìn)行,極大地提高了圖像分割的有效性和識(shí)別的準(zhǔn)確率.2.分析了車(chē)牌號(hào)碼中漢字的數(shù)量和成像特點(diǎn),提出了基于漢字筆畫(huà)結(jié)構(gòu)的漢字識(shí)別方法.該方法將一幅漢字圖像平均分成若干區(qū)域,即"網(wǎng)格化".然后抽取漢字的全部筆畫(huà),根據(jù)各筆畫(huà)的種類和在網(wǎng)格中的位置建立漢字筆畫(huà)矩陣.最后通過(guò)計(jì)算待以別漢字圖像的筆畫(huà)矩陣與樣本庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)漢字的筆畫(huà)矩陣之間的最小"距離
4、"來(lái)進(jìn)行漢字識(shí)別.3.根據(jù)車(chē)牌號(hào)碼中字母和數(shù)字的成像特點(diǎn)建立了基于字符幾何形態(tài)和筆畫(huà)結(jié)構(gòu)的字符分類判定樹(shù),樹(shù)根就是車(chē)牌號(hào)碼中使用的全部字母和數(shù)字,而每一個(gè)字母或數(shù)字就是一個(gè)樹(shù)葉.分類判定樹(shù)的實(shí)質(zhì)就是依據(jù)字符圖像的幾何形態(tài)和筆畫(huà)特點(diǎn)將字符逐級(jí)分類,層層求異,直到最后剩下一個(gè)字符,即識(shí)別成功.4.利用該文提出的車(chē)牌分割和字符識(shí)別方法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了用于停車(chē)場(chǎng)管理的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng).文中介紹了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì),詳細(xì)論述了軟件運(yùn)行流程和各模塊的算法
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