基于灰度信息的車牌識(shí)別方法的研究.pdf

1、車牌識(shí)別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，在現(xiàn)今社會(huì)具備越來越重要的作用。車牌識(shí)別系統(tǒng)通過對(duì)車牌的自動(dòng)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了車輛管理的規(guī)范化，科學(xué)化，具有廣泛的應(yīng)用前景。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要由車牌定位，字符分割以及字符識(shí)別三部分組成。
　　 本論文對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了深入的研究，在總結(jié)前人的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的基礎(chǔ)上，解決了以下幾個(gè)問題：
　　 1．現(xiàn)有的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌定位算法，受結(jié)構(gòu)元素選取的制約，自適應(yīng)性不高。針對(duì)這種情況，本論文提出

2、了一種改進(jìn)的結(jié)構(gòu)元素選取算法，該算法在處理不同尺寸的圖像時(shí)經(jīng)過計(jì)算，選擇合適的結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，提高了算法的自適應(yīng)性。
　　 2．目前，車牌連通域辨別過程中對(duì)連通域的判斷沒有考慮到車牌傾斜的情況，這樣容易造成漏分割或錯(cuò)分割。針對(duì)這種情況本論文提出一種改進(jìn)的連通域辨別方法，充分考慮到車牌傾斜的情況，提高了定位的準(zhǔn)確性。
　　 3．字符分割過程中，本文在前人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上提出了一種新的車牌二值化方法，該方法計(jì)算復(fù)雜