【摘要】：車牌識別技術(shù)是目前智能交通領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)之一,并已廣泛應(yīng)用于車輛軌道交通行為監(jiān)控、停車場電子收費(fèi)等各領(lǐng)域。該技術(shù)不僅涉及到計算機(jī)視覺、數(shù)字圖像處理以及模式識別等重要技術(shù)領(lǐng)域,也是推進(jìn)智能交通管理系統(tǒng)建設(shè)的重要研究課題之一。本文的重點(diǎn)是對復(fù)雜背景下車牌抗噪檢測識別算法的研究。論文首先簡要地論述了該系統(tǒng)的應(yīng)用及前景;然后詳細(xì)地闡述了車牌識別技術(shù)的基本原理;最后著重研究復(fù)雜背景下的車牌識別過程。此外,論文主要是對車牌識別算法的研究,包括車牌區(qū)域的定位、字符的分割以及識別的相關(guān)算法,同時這三個算法也組成了整個車牌識別系統(tǒng)算法的關(guān)鍵技術(shù)框架。1、在車牌定位方面,本文提出了基于分形維數(shù)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的車牌定位算法。該算法利用分形的自相似特性重構(gòu)灰度圖像的分形維數(shù)模型,再結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的多維檢測器標(biāo)定車牌圖像邊緣,從而提高了車牌定位的準(zhǔn)確性。2、在字符分割方面,本文采用投影分析和遞歸回掃法相結(jié)合的優(yōu)化算法。該算法利用字符的垂直投影初步確定出每個字符的位置坐標(biāo),再根據(jù)車牌特征利用多次遞歸游標(biāo)卡位精準(zhǔn)分割出車牌每個字符,以提升字符分割的速度和精度。3、在字符識別方面,本文采用分割后的字符圖像投影序列和邊距比值作為字符的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行一次粗分類,再與標(biāo)準(zhǔn)字符模板庫對應(yīng)匹配進(jìn)行二次分類識別。首先根據(jù)字符本身的結(jié)構(gòu)特征和字符圖像的投影序列,利用分類器進(jìn)行粗分類篩選出可能對應(yīng)字符序列,再通過與標(biāo)準(zhǔn)模板庫進(jìn)行匹配,從而識別出對應(yīng)字符。
【圖文】：

圖 3.3 分段線性灰度變換示意圖Fig.3.3 Piecewise Linear Gray Scale Transformation Schematic度變換示意圖可知，灰度域[a,b]得以擴(kuò)展而灰度域[0,a]我們可以通過對折線點(diǎn)的位置及分段直線的斜率進(jìn)行設(shè)域擴(kuò)展或壓縮。

圖 3.5 汽車的二值圖像Fig.3.5 Binary image of the car圖像灰度圖像，，就是將圖像中每個像素值取為 0(黑)和 255(白)之間的像素圖 3.6 所示。
【學(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;U495

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2629018