基于圖像處理的車牌定位檢測技術(shù)研究實現(xiàn).pdf

1、近年來，由于世界各國的汽車數(shù)量迅速增加，導致公路交通負擔日益加重，引起大家對公路交通信息化管理即所謂智能運輸系統(tǒng)ITS的重視。而車牌識別系統(tǒng)VLPRS(Vehicle License—Plate Recognition System)作為交通信息的一個采集模塊，對數(shù)字化交通流量管理、交通違章管理都有很重要的意義。本論文設(shè)計以實現(xiàn)一個車牌識別系統(tǒng)為工程目標，重點在系統(tǒng)構(gòu)成、數(shù)字圖像處理等部分進行了大量的研究，其中重點在于車牌定位部分的算法

2、實現(xiàn)。
　　車牌識別系統(tǒng)需要融合計算機視覺、數(shù)字圖像處理與模式識別技術(shù)等多個方面知識。車牌識別系統(tǒng)部署是未來城市智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的一個重要組成部分，在城市道路交叉口中，通過車牌識別可檢測和統(tǒng)計車輛狀況，為信號燈配時提供實時交通流數(shù)據(jù)；同時可以記錄違章車輛，提高城市道路的通行能力，減少交通事故和交通擁擠帶來的經(jīng)濟損失。本論文中的車牌識別系統(tǒng)首先通過模擬攝像頭根據(jù)觸發(fā)條件拍攝，獲取到包含車輛牌照的圖片信息，然后經(jīng)過視頻采集卡數(shù)字化，

3、再通過圖像處理模塊進行搜索、檢測、定位，并分割出包含牌照字符的矩形區(qū)域，最后對牌照字符進行二值化并將其分割為單個字符，規(guī)整后輸入字符識別子系統(tǒng)進行識別。
　　由于車輛圖像都采集于自然環(huán)境中，而在自然環(huán)境中車牌和背景的成像條件是不可控制的，隨機變化的因素和復雜的背景信息給目標搜索帶來巨大困難。背景信息通常比車牌信息更加復雜，某些背景區(qū)域可能與車牌區(qū)域差異不大，再加上攝像距離、角度的不同，要從種種干擾中區(qū)別出目標車牌是十分困難的。而車