車牌識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的核心組成部分,在智能交通管理中起著重要。車牌識別系統(tǒng)主要包含四個模塊:車牌定位、傾斜校正、字符分割、字符識別。本文分別對前三個模塊進行研究,具體工作如下:針對車牌定位難、定位速度慢,提出一種基于車牌背景和字符顏色特征的車牌定位算法和一種基于邊緣檢測和改進Harris角點檢測的車牌定位方法。前者利用新的顏色模型和改進的Canny邊緣檢測完成車牌定位,后者應用所提橫縱邊緣分檢法和改進的Harris角點檢測完成車牌定位。算法定位速度快,通用性較好。針對車貼對車牌定位造成的影響,提出一種基于最大穩(wěn)定極值區(qū)域（MSER）的車貼檢測算法。利用改進的MSER檢測算法完成車貼檢測,算法設計簡單,檢測精度較高。針對車牌傾斜校正魯棒性差、對光線明暗敏感,提出一種基于字符中位線的車牌傾斜校正方法和一種基于顏色模型和角點檢測的車牌傾斜校正算法。前者利用投影法、字符中位線和最小二乘法完成車牌傾斜校正,實驗表明該算法設計簡單,誤差偏小,抗噪性、抗變形能力較好,且對各種傾斜和殘損的車牌校正效果較好。后者利用HSI顏色模型和改進的Harris角點檢測完成車牌傾斜校正。實驗表明,算法可以完成... 

【文章來源】：湖北民族大學湖北省

【文章頁數】：79 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

文章結構圖

圖2-1分量法

c) 白底黑/紅字c) Black/red on white圖 3-1 車牌類型Figure 3-1 License plate kinds征大小為 140*440mm，寬高比為

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于字符邊緣點提取的車牌定位方法[J]. 鐘偉釗,杜志發(fā),徐小紅,黃曉然,朱同林.  計算機工程與設計. 2017(03)
[2]基于改進的投影檢測車牌傾斜校正算法[J]. 褚慧君,朱宏輝,高軍.  物流技術. 2017(01)
[3]基于邊緣檢測與Otsu的圖像分割算法研究[J]. 楊陶,田懷文,劉曉敏,柯小甜,高松松,馬夢婕.  計算機工程. 2016(11)
[4]基于字符特征約束的自適應車牌校正提取[J]. 費繼友,謝金路,李花,王英邗,陳東東.  儀器儀表學報. 2016(03)
[5]基于參數活動輪廓模型的圖像分割新方法[J]. 胡學剛,劉杰.  計算機應用. 2016(03)
[6]基于旋轉變換和魯棒主成分分析的車牌校正方法[J]. 臧玉婷,黃樟燦,劉海明,熊江,孫昊.  數學雜志. 2017(02)
[7]閾值標記的分水嶺彩色圖像分割[J]. 張海濤,李雅男.  中國圖象圖形學報. 2015(12)
[8]基于活動輪廓模型的圖像分割算法綜述[J]. 段丁娜,張歡,邱陳輝,夏順仁.  中國生物醫(yī)學工程學報. 2015(04)
[9]基于顏色特征和改進Canny算子的車牌圖像定位[J]. 孫金嶺,龐娟,張澤龍.  吉林大學學報(理學版). 2015(04)
[10]融合字符紋理特征與RGB顏色特征的車牌定位[J]. 孫紅,郭凱.  光電工程. 2015(06)

博士論文
[1]基于偏微分方程圖像分割技術的研究[D]. 袁建軍.重慶大學 2012

碩士論文
[1]基于參數活動輪廓模型的多目標圖像分割[D]. 王楠.安徽工業(yè)大學 2014
[2]基于特征匹配的彩色車牌定位算法研究[D]. 趙亮.湖南師范大學 2013
[3]基于閾值的圖像分割研究[D]. 付云鳳.重慶大學 2013
[4]車牌定位和傾斜校正的關鍵技術研究[D]. 申繼龍.南京郵電大學 2013
[5]基于閾值算法圖像分割的研究[D]. 呂燕.重慶大學 2011



本文編號：3429021