基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌定位與識別技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代交通技術(shù)的發(fā)展，汽車已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚囊环N重要交通工具，這就必然對交通管理有一個更高的要求，隨著對高速公路收費，停車場管理等的自動化，車牌識別（LPR）技術(shù)的研究就成了一個熱門課題。
　　車牌識別系統(tǒng)是一個基于圖像處理和字符識別技術(shù)的智能化交通管理系統(tǒng)，它能夠自動攝取車輛的圖像并識別車牌。一個完整的車牌識別系統(tǒng)由車牌定位、字符分割和字符識別等單元組成。
　　本項目提出了一套簡潔高效、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌

2、定位與識別的方法。定位方法綜合考慮了灰度和邊緣信息，首先對圖像進(jìn)行了預(yù)處理，采用了灰度變換、去噪、增強對比度、邊緣檢測、二值化等方法對圖像進(jìn)行處理，提高了圖像的質(zhì)量，強化了圖像區(qū)域；接著，采用一種基于二值圖像灰度變化特征進(jìn)行定位的方法，根據(jù)灰度的跳變搜索車牌區(qū)域，再利用車牌幾何形狀的特點對候選區(qū)進(jìn)行篩選，得到車牌位置。實驗證明，該算法簡單、高效、實用，定位速度快，對采集的圖像數(shù)據(jù)庫的實驗效果較好，基本很少出現(xiàn)定位錯誤或切割掉有效邊緣信息

3、的情況。在字符分割上，改進(jìn)了傳統(tǒng)的投影算法，采用了在二值中對白色像素進(jìn)行垂直投影的方法，在投影中計算橫向間隔最大的位置，認(rèn)為該位置即是第2、3字符的中間位置；以該位置為基礎(chǔ)，按照字符的大致寬度，向左分割出2個字符，向右分割出5個字符。使用該方法的好處是充分利用了車牌的布局特征，能夠很好的分割出每個字符。識別則采用了一種基于模板匹配的方法，并結(jié)合統(tǒng)計學(xué)進(jìn)行，即利用現(xiàn)有的特征向量，從待識別的圖像中提取若干圖像的特征向量與模板相對應(yīng)的特征向量