基于改進(jìn)摳圖算法的模糊車牌識(shí)別新方法.pdf

1、車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的核心技術(shù)，在實(shí)際生活中發(fā)揮著重大作用。雖然現(xiàn)在的車牌的識(shí)別率在90[％]以上，但是因?yàn)檐嚺谱R(shí)別的實(shí)際工作環(huán)境復(fù)雜譬如當(dāng)車牌因泥巴或水霧等自然景物的遮擋而變得模糊時(shí)，就很難正確識(shí)別車牌。如何完成模糊車牌的正確識(shí)別對(duì)于提高系統(tǒng)的識(shí)別率有很大的意義。
　　 車牌識(shí)別包括車牌定位，車牌字符分割，車牌字符識(shí)別三個(gè)階段。本文研究的內(nèi)容包括了車牌識(shí)別的定位，字符分割，字符識(shí)別。車牌定位是車牌識(shí)別的第一步，本文中首先

2、采用羅伯特算子完成邊緣檢測(cè)然后結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法定位車牌，這種方法在車牌背景不復(fù)雜的情況下可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的定位車牌；本文在字符分割階段采用投影分割的方法實(shí)現(xiàn)車牌字符的分割；經(jīng)過分割之后的車牌字符采用簡(jiǎn)單模板匹配的方法即可實(shí)現(xiàn)完成識(shí)別的整個(gè)過程。清晰的字符可以識(shí)別出來但是模糊的字符不能正確識(shí)別。如何處理前景遮擋引起的模糊車牌識(shí)別是本文研究的重點(diǎn)。
　　 本文提出首先采用基于透明度的改進(jìn)摳圖技術(shù)對(duì)模糊車牌字符進(jìn)行處理，然后對(duì)處理之后的

3、模糊字符采用簡(jiǎn)單模板匹配識(shí)別算法完成識(shí)別。在處理的過程中需要適當(dāng)?shù)娜斯そ换?，首先需要勾勒出前景和背景，也就是提供一個(gè)稀疏畫筆圖；然后針對(duì)圖像上已知的任一點(diǎn)顏色I(xiàn)，求出該點(diǎn)的前景色F和α值。一般的景物提取計(jì)算出F就完成了提取操作，而本文中在求出遮擋前景色之后要進(jìn)一步計(jì)算出背景的分量B也就是被遮擋的車牌字符，對(duì)于B進(jìn)行灰度拉伸、二值化等的操作，進(jìn)行模板匹配可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的識(shí)別。
　　 針對(duì)因前景遮擋引起的模糊車牌問題，采用本文提出的算