汽車(chē)牌照定位與字符分割算法的研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)中，通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別出汽車(chē)牌照的車(chē)輛牌照識(shí)別系統(tǒng)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。如高速公路收費(fèi)，車(chē)輛檢測(cè)，停車(chē)場(chǎng)監(jiān)控與管理，路面行駛車(chē)輛監(jiān)控等。本文對(duì)車(chē)輛牌照識(shí)別系統(tǒng)中汽車(chē)牌照的定位以及字符分割算法進(jìn)行了深入研究，具體包括以下內(nèi)容：
　　車(chē)牌定位算法的研究。先對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理，包括RGB圖像的灰度化、灰度拉伸，然后給出了基于邊緣檢測(cè)的字符豎向紋理分割方法。該方法利用車(chē)輛牌照的邊框、字符與背景形成的較強(qiáng)邊緣，對(duì)車(chē)輛牌照進(jìn)行定位

2、，同時(shí)利用牌照的幾何特征結(jié)合預(yù)選區(qū)內(nèi)部象素的分布特征來(lái)進(jìn)行候選車(chē)牌區(qū)域的判斷，實(shí)現(xiàn)了各類(lèi)牌照的準(zhǔn)確分割。實(shí)驗(yàn)表明這種方法定位準(zhǔn)確率高，運(yùn)行速度快。
　　車(chē)牌預(yù)處理方法的研究。首先通過(guò)對(duì)現(xiàn)有車(chē)牌二值化方法的分析，結(jié)合全局閾值及局部閾值二值化算法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出了基于CASDA與Bernsen的二值化改進(jìn)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行快速有效的二值化處理。針對(duì)不同顏色車(chē)牌在應(yīng)用Hough變換方法時(shí)難以取得正確的角度的問(wèn)題，本文給出了基于邊緣

3、檢測(cè)的車(chē)牌校正方法，對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行傾斜校正。
　　車(chē)牌字符分割算法的研究。根據(jù)車(chē)牌字符的排列規(guī)律和字符的幾何特征，本文給出了基于投影的字符分割改進(jìn)算法。該方法首先采用行掃描及投影的方法來(lái)去除車(chē)牌邊框的干擾，然后針對(duì)垂直投影法中難以解決的字符粘連及字符斷裂現(xiàn)象分別提出了解決方法，引入窄字符及寬字符的概念對(duì)字符塊區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)處理，實(shí)現(xiàn)了車(chē)牌字符的準(zhǔn)確分割。實(shí)驗(yàn)表明這種方法運(yùn)算速度快且分割效果好。
　　本文算法對(duì)車(chē)輛牌照在車(chē)輛圖像