計算機(jī)視覺和模式識別在車牌識別中的應(yīng)用.pdf

1、車牌識別技術(shù)已經(jīng)被越來越廣泛地應(yīng)用到現(xiàn)代交通的各個領(lǐng)域,在提高工作效率、降低勞動強(qiáng)度方面發(fā)揮著積極的作用.本文以"車牌自動檢測系統(tǒng)"項目為背景,研究了計算機(jī)視覺和模式識別的相關(guān)理論,設(shè)計出車牌識別的算法,并應(yīng)用到生產(chǎn)實踐當(dāng)中,最終實現(xiàn)了車牌檢測的自動化.車牌識別的素材主要基于黑白圖像(灰度圖)和彩色圖像兩大類.相對于黑白圖像,彩色圖像包含的信息量要大,對環(huán)境變化的適應(yīng)性也強(qiáng).但正如我們所知道的,車牌顏色具有多樣性:藍(lán)底白字、黃底黑字、白

2、底黑字等各種顏色的組合,使用彩色圖像處理要分析多種情況.而對于室內(nèi)的車牌識別,環(huán)境差異不大,對黑白圖像的分析處理也可以獲得較好的效果.本文把黑白圖像作為處理對象,在從RGB變換到HLS時,避開經(jīng)典算法中計算量大、耗時多的弱點,采用一種快速變換的算法,較好地滿足了系統(tǒng)的實時性要求.傳統(tǒng)的圖像分割,多是直接對原始圖像進(jìn)行二值化,以期區(qū)分出目標(biāo)和背景.但這種方法無論對目標(biāo)還是背景的圖像特性依賴都很大,更容易受外界環(huán)境的影響,使得分割效果大打折