基于灰度圖像的車牌定位及字符分割算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代交通的高速發(fā)展，智能運(yùn)輸系統(tǒng)已成為當(dāng)前交通管理的主要發(fā)展方向，車牌識(shí)別系統(tǒng)(LicensePlateRecognition，簡(jiǎn)稱LPR)作為智能交通系統(tǒng)的核心，起著舉足輕重的作用。論文在充分了解目前國(guó)內(nèi)外車牌識(shí)別系統(tǒng)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)的國(guó)情，對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)中的車牌區(qū)域定位和車牌字符分割兩個(gè)環(huán)節(jié)作了深入的研究。 通過對(duì)車牌特征和定位技術(shù)的深入研究，本文在車牌定位算法的研究中，采用了基于水平線搜索的車牌區(qū)域水平定位算

2、法和基于垂直投影的車牌區(qū)域左右定位算法；在車牌定位完成的基礎(chǔ)上，本文分四步實(shí)現(xiàn)車牌字符分割，分別是：車牌區(qū)域傾斜校正，圖像邊緣檢側(cè)和二值化，水平邊框切除以及字符縱向分割。在邊緣檢測(cè)及二值化環(huán)節(jié)中，本文提出將Canny算子邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)填充字符空隙相結(jié)合的處理方法，Canny算子可以將車牌字符邊緣圖像提取得更加完整，形態(tài)學(xué)的方法填充字符空隙之后，更加有利于進(jìn)行字符的垂直投影分割。 本文算法在VisualC++6.0編程環(huán)境下進(jìn)行