低質(zhì)量車牌漢字字符識別技術(shù)研究.pdf

1、車牌自動識別系統(tǒng)利用計算機視覺、圖像處理、模式識別等技術(shù)從汽車圖像中提取車輛牌照信息,是實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。車牌自動識別技術(shù)研究具有重要的現(xiàn)實意義和廣闊的應(yīng)用前景。
　　 車牌字符識別是車牌自動識別系統(tǒng)中的核心技術(shù),主要包括車牌英文字母字符識別、車牌數(shù)字字符識別和車牌漢字字符識別。目前,低質(zhì)量的車牌字符識別技術(shù)是個難點,具有挑戰(zhàn)性。
　　 本文在查閱大量中外文獻的基礎(chǔ)上,對低質(zhì)量的車牌字符識別技術(shù)進行了研究,

2、提出了兩種車牌漢字字符識別算法。
　　 提出了基于分形維數(shù)和二維離散小波變換的車牌漢字字符識別算法。其基本思路是基于分形維數(shù)和二維離散小波變換技術(shù)進行特征提取,然后利用SVM分類器進行字符識別。首先,對車牌圖像進行預(yù)處理；其次,依據(jù)車牌圖像特定的高寬比,根據(jù)特征提取所需的漢字字符各部分,拼接出分形維數(shù)算法所必需的正方形圖像；然后,求取整個字符圖像、局部圖像以及小波變換各方向分量的分形維數(shù)組成特征向量；最后,應(yīng)用支持向量機技術(shù)設(shè)計

3、分類器進行漢字字符識別。實驗結(jié)果表明,由于分形圖像良好的自適應(yīng)性,該算法能較好的識別出存在污跡、褪色和斷裂等低質(zhì)量的的車牌字符圖像。特別是應(yīng)用了二維離散小波變換,更好地抑制了噪聲,提高了字符識別率。
　　 提出了一種融合小波變換和KPCA的車牌漢字字符識別算法。其特色是將小波變換和KPCA技術(shù)相結(jié)合進行特征提取,提高了算法的魯棒性。首先,對字符圖像進行分塊操作；其次,對每塊子圖像求兩層小波系數(shù)并提取小波系數(shù)的核主成分作為分塊特征