基于整體特征的數(shù)字字符識(shí)別在自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用.pdf

1、車(chē)輛牌照自動(dòng)識(shí)別是近幾年發(fā)展起來(lái)的基于圖像和字符識(shí)別技術(shù)的智能化交通管理，是目前國(guó)內(nèi)外模式識(shí)別應(yīng)用研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。車(chē)輛隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，普及成為必然的趨勢(shì)。國(guó)內(nèi)的高速公路和停車(chē)場(chǎng)越來(lái)越多，交通管理自動(dòng)化越來(lái)越成為及待解決的問(wèn)題。為了加強(qiáng)在這一領(lǐng)域的管理，智能交通系統(tǒng)ITS(Intelligent Transportation system)的發(fā)展也就顯得非常重要．車(chē)牌識(shí)別LPR(License Plate Recognition)

2、是Its的一個(gè)重要組成部分，其任務(wù)是分析、處理汽車(chē)圖像、自動(dòng)識(shí)別汽車(chē)牌照。LPR系統(tǒng)能夠從一幅圖像中自動(dòng)提取車(chē)牌圖像，自動(dòng)分割字符圖像，進(jìn)而對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別。該系統(tǒng)可以廣泛應(yīng)用于電子收費(fèi)、出入控制、公路流量監(jiān)控、失竊車(chē)輛查詢(xún)和停車(chē)場(chǎng)車(chē)輛管理等需要車(chē)牌認(rèn)證的重要場(chǎng)合：尤其在高速公路收費(fèi)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)不停車(chē)收費(fèi)以提高公路系統(tǒng)的運(yùn)行效率，LPR系統(tǒng)更有著不可替代的作用。 車(chē)牌識(shí)別技術(shù)涉及數(shù)字圖像處理，計(jì)算機(jī)視覺(jué)，模式識(shí)別，人工智能等多個(gè)領(lǐng)

3、域，其關(guān)鍵技術(shù)包括車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別等，本文致力于車(chē)牌識(shí)別中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究。 本文在簡(jiǎn)要介紹國(guó)內(nèi)外在車(chē)牌字符識(shí)別方面的工作基礎(chǔ)上，首先介紹了數(shù)字圖像處理及其相關(guān)領(lǐng)域的一些概念性知識(shí)并介紹了圖像處理的常用方法，然后對(duì)系統(tǒng)中圖像的預(yù)處理、特征提取和字符識(shí)別等環(huán)節(jié)涉及的算法做了一個(gè)比較全面的論述，同時(shí)針對(duì)目前的研究現(xiàn)狀，對(duì)一些關(guān)鍵的技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了深入探討，主要解決了以下幾個(gè)問(wèn)題： 一、研究了圖像中的噪聲以及產(chǎn)

4、生的原因，比較一些濾波方法之后，由于中值濾波是一種在去除噪聲的同時(shí)能夠較好的保護(hù)圖像邊緣細(xì)節(jié)，因此提出利用中值濾波的方法消除圖像的噪聲; 二、研究了對(duì)已經(jīng)定位的車(chē)牌字符如何提取具有較強(qiáng)的分類(lèi)能力的特征： 三、本文介紹車(chē)輛牌照的預(yù)處理過(guò)程(包括利用中值濾波去除圖像噪聲、車(chē)牌圖像的二值化以及歸一化處理);在牌照區(qū)域分割算法中充分利用了牌照?qǐng)D像的特點(diǎn)，簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)，加快了圖像的處理速度：最后，通過(guò)對(duì)模擬人眼識(shí)別數(shù)字字符的