基于圖像分析的汽車牌照定位和字符分割算法研究與實現(xiàn).pdf

1、住宅小區(qū)進出汽車牌照自動識別系統(tǒng)是實現(xiàn)住宅小區(qū)安全保衛(wèi)系統(tǒng)智能化的重要環(huán)節(jié)，它是以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎的智能識別系統(tǒng)，利用每輛汽車都有唯一的車牌號碼的特點，通過攝像機所拍攝的車輛圖像，由計算機自動完成車牌的識別，從而提高小區(qū)安全保衛(wèi)工作的可靠性，降低安保人員工作強度。 汽車牌照自動識別中的關鍵技術是車牌自動定位算法、車牌字符分割算法、字符識別算法及各階段相關圖像預處理算法，其中車牌定位和字符分割是字符識

2、別的基礎和前提，本文的研究對象是基于圖像分析的車牌定位算法和字符分割算法。 本課題針對住宅小區(qū)進出汽車牌照識別的應用要求，在對國內(nèi)外相關研究成果深入分析基礎上，比較不同算法的優(yōu)缺點，在保證達到應用識別率要求基礎上，采用了較為簡化的算法，研究并實現(xiàn)了基于圖像分析的車牌定位和字符分割的關鍵算法，降低了系統(tǒng)復雜度，縮短了開發(fā)周期和開發(fā)成本，有利于將車牌識別應用領域擴展到了小區(qū)、企業(yè)和校園等安保系統(tǒng)應用中，在本項目開發(fā)過程中取得良好的實

3、驗結果。 首先，本文研究了BMP圖像文件格式、車牌定位前期的圖像預處理算法，主要包括彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換、RGB色彩空間到到HSI色彩空間的轉(zhuǎn)換、直方圖統(tǒng)計、灰度變換、圖像銳化、去噪濾波等圖像預處理算法，提出了具體實現(xiàn)方法。 在圖像分析基礎上，分析研究了車牌定位過程中關鍵算法，針對本系統(tǒng)特點提出了采用彩色圖像和灰度圖像相結合的分析方法，首先利用車牌字符和底色顏色二元組信息大致初步定位車牌區(qū)域，再對車牌區(qū)域的灰度圖像利

4、用差分算子梯度銳化求邊緣、利用Sobel算子確定牌照區(qū)域?qū)⑵浞指畛鰜?。在此過程中，結合了水平投影法和垂直投影法搜索車牌位置算法。 在完成車車牌定位取得車牌圖像后，分析研究了字符分割前期基于Hough變換的傾斜校正算法、結合彩色圖像信息改善了基于Marr算子的車牌圖像二值化算法、基于輪廓分析的檢測字符高度與寬度算法、粘連字符切分算法、基于最大寬度回溯的字切分算法、字符歸一化算法，最終完成了字符分割，為今后字符識別奠定了基礎。