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基于颜色划分的车牌识别研究

作　者: 罗金凯
导　师: 车生兵
学　校: 中南林业科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 颜色划分 边缘颜色对 模板匹配 车牌识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着经济和技术的高速发展,道路交通运输已经和人们的日常生活息息相关。智能交通系统已经成为新世纪一个交通发展必然趋势。本文车牌识别算法可以分为四个阶段。在图像预处理阶段,提出了一种基于RGB色彩空间的车牌图像预处理算法：颜色划分算法。算法思路是：通过对获取到的车牌图像的各个像素进行一定的变换处理,将车牌区域的所有颜色进行标准化,同时将非车牌区域的颜色进行排除。而在车牌定位阶段,通过搜索边缘颜色对的方式来实现车牌定位。由于任何一种车牌都有唯一的一种固定的车牌底色和车牌字符的颜色对,因此可以分别通过横向和纵向两个方向搜索颜色对即可定位所有的车牌候选区域。通过粗定位和精确定位两个阶段即可准确的定位车牌。此外,字符分割过程中采用结合投影法的分割方法。通过对车牌矩形区域投影,能获取较明显的波峰波谷交替变化的投影图,同时结合车牌字符的长宽比等特征,能成功将车牌字符进行分割。字符实现成功分割后,应用模板匹配算法对各个字符进行识别。实验表明,使用颜色划分算法对车牌图形进行预处理后,能在一定程度上减小环境光照的影响,能够对后续的环节产生积极的作用。同时车牌定位阶段的粗定位能够较好地定位车牌候选区域,通过结合车牌区域的长宽比等车牌特征来实现车牌的精确定位能取得较好效果。同时结合投影法和车牌长宽比等相关先验知识的字符分割以及后续的模板匹配识别算法具有较好的效果。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
1 绪论  8-18
  1.1 研究背景与意义  8-9
  1.2 车牌识别研究现状  9-15
    1.2.1 车牌图像预处理的发展现状  9-10
    1.2.2 车牌定位发展现状  10-12
    1.2.3 车牌字符分割发展现状  12-13
    1.2.4 车牌字符识别的发展现状  13-15
  1.3 中国车牌的识别难点  15-16
  1.4 车牌识别的发展方向  16-17
  1.5 课题来源及主要研究内容  17-18
2 车牌图像预处理  18-28
  2.1 常见的车牌图像预处理算法  18-24
    2.1.1 图像灰度化  18-19
    2.1.2 图像增强  19-22
    2.1.3 二值化  22-24
    2.1.4 边缘检测  24
  2.2 基于颜色划分的车牌图像预处理算法  24-27
  2.3 预处理对比实验  27-28
3 车牌定位  28-40
  3.1 常见的车牌定位算法  28-30
  3.2 基于边缘颜色对的车牌定位算法  30-35
    3.2.1 车牌区域边缘颜色对  30-31
    3.2.2 车牌定位原理  31-32
    3.2.3 粗定位  32-34
    3.2.4 精确定位  34-35
  3.3 车牌定位实验  35-40
    3.3.1 粗定位  35-36
    3.3.2 精确定位  36-37
    3.3.3 车牌定位结果统计及失败案例分析  37-40
4 字符分割  40-48
  4.1 车牌倾斜校正  40-43
    4.1.1 常见车牌倾斜校正算法  40-42
    4.1.2 基于Radon变换的车牌倾斜校正算法  42
    4.1.3 校正实验  42-43
  4.2 常用车牌字符分割算法  43-46
    4.2.1 投影法  43-45
    4.2.2 模板匹配法  45-46
  4.3 基于投影法的字符分割算法  46-47
  4.4 车牌字符分割实验  47-48
5 字符预处理  48-54
  5.1 字符边界处理  48-50
    5.1.1 汉字上边界处理  48-49
    5.1.2 汉字左边界处理  49-50
  5.2 归一化  50-53
    5.2.1 插值运算的原理  50
    5.2.2 插值运算的分类  50-53
  5.3 字符预处理实验  53-54
6 字符识别  54-64
  6.1 字符识别常用算法  54-55
    6.1.1 结构模式识别算法  54
    6.1.2 统计决策识别算法  54-55
    6.1.3 模板匹配识别算法  55
  6.2 字符特征提取常用算法  55-58
    6.2.1 字符特征提取的基本方法  55-56
    6.2.2 基于K-L变化的字符特征提取  56-58
  6.3 基于模板匹配的字符识别算法  58-59
  6.4 字符识别实验  59-62
  6.5 总结  62-64
7 实验结果分析与结论  64-66
参考文献  66-72
附录 攻读学位期间的主要学术成果  72-74
致谢  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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