低質(zhì)量車牌圖像字符分割與識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代交通技術(shù)的發(fā)展,智能交通系統(tǒng)作為一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域,日益受到廣泛的關(guān)注,而車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)和重要組成部分。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別3個(gè)部分。本文主要針對(duì)車牌的字符分割和字符識(shí)別方法進(jìn)行了深入的研究。
　　 在獲取車牌圖像的過程中,由于光照不均、車牌褪色、圖像分辨率等問題造成了車牌圖像對(duì)比度低,給字符分割和識(shí)別帶來困難。為此,本文根據(jù)車牌的顏色特點(diǎn),結(jié)合灰度線性拉伸,提出了一種

2、新的增強(qiáng)車牌圖像對(duì)比度的方法。該方法通過提取彩色車牌圖像Bule—Yellow顏色通道的信息,與原圖的灰度圖像進(jìn)行差值運(yùn)算,從而減少了背景信息,提高了圖像的對(duì)比度。
　　 另外,由于攝像機(jī)與車輛之間的角度問題,常常使所拍攝到的車牌圖像發(fā)生傾斜,導(dǎo)致車牌扭曲和字符變形。本文采用了一種改進(jìn)的基于Radon變換的車牌傾斜校正方法。該方法不直接對(duì)車牌圖像進(jìn)行二值化處理,而是將平均灰度值作為閾值,把符合要求的像素點(diǎn)的像素值累加到投影值上。

3、然后再對(duì)變換后的結(jié)果進(jìn)行處理,從而得到車牌圖像的傾斜角度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法簡(jiǎn)單有效,對(duì)光照不均、運(yùn)動(dòng)模糊等情況具有較強(qiáng)的抗干擾能力。
　　 在字符分割算法中,采用一種基于字符投影和先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合的車牌字符分割方法。該方法利用車牌字符的排列規(guī)則先定位出第二個(gè)的結(jié)束位置和第三個(gè)字符的起始位置,然后再利用垂直投影進(jìn)行分割,并對(duì)得到的候選字符塊做進(jìn)一步處理,有效的解決了車牌污染、字符粘連和斷裂的情況,實(shí)現(xiàn)了車牌字符的準(zhǔn)確分割。