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复杂背景下车牌定位的研究与设计
作 者: 吴福文
导 师: 韩国强;臧根林
学 校: 华南理工大学
专 业: 计算机技术
关键词: 车牌定位 亮度特征 色彩特征 精细定位 车牌识别系统
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
车牌识别系统作为现代智能交通管理的核心技术之一,在很多交通场合都被广泛应用,如在小区车辆管理,公路交通优化,高速公路电子警察与缴费等场合都具有非常重要的应用。因此,车牌识别系统中的车牌定位的研究具有重大的意义。本文重点研究和实现车牌识别系统中在复杂背景下高效、准确的车牌定位,从而实现车牌定位的普适性,准确性和实时性。但是,复杂背景下车牌定位还有很多技术问题需要解决,因此,复杂背景下车牌定位的研究,不管在国内国外,意义重大。本文重点研究和设计了复杂背景环境下车牌识别系统中的车牌定位。车牌定位分成两个部分:车牌粗定位和车牌精细定位。车牌粗定位融合了基于亮度特征和基于色彩特征定位;车牌精细定位是基于车牌颜色的二次定位。车牌粗定位,首先利用车牌图像本身的特征,智能的将图片分成两类,选择定位方法。然后基于亮度特征的定位,主要是在对车牌图像取边缘,自适应产生一个阈值,然后对车牌图像二值化,聚类腐蚀等形态学运算,最后经过车牌选择算法选取车牌区域位置;而基于色彩特征的定位,是把图像从RGB空间转化到LAB上,利用LAB上B分量的特征,定位出蓝色或者黄色车牌。车牌精细定位是在颜色识别基础上的二次定位,主要目的是在粗定位的车牌区域上突出车牌边框,尽量使定位的车牌与车辆中实际的车牌四个边框吻合。文章最后介绍了整个车牌识别系统的设计与实现,主要包括三个模块:车牌定位,字符分割,字符识别。本文是针对复杂背景下车牌定位,研究的方法适用于各种复杂拍摄背景和多车牌定位,在复杂背景多车牌,白天昏暗,晚上昏暗,光照不均,车牌污损,模糊,遮挡等条件下都能快速准确的定位到车牌。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-9 第一章 绪论 9-15 1.1 项目课题的背景 9-10 1.2 国内外研究历史和现状 10-13 1.2.1 车牌识别系统的发展现状 10-11 1.2.2 车牌定位技术的难点 11 1.2.3 车牌定位常用技术 11-13 1.3 本文主要的研究内容和组织结构 13-15 第二章 车牌识别系统定位模块整体设计 15-22 2.1 车牌特征分析 15 2.2 复杂环境下的车牌图片分类 15-19 2.3 定位模块整体框架 19 2.4 定位主要算法简介 19-22 第三章 基于亮度特征和色彩特征车牌粗定位 22-45 3.1 车牌粗定位框架与流程 22-24 3.2 车牌图像预处理 24 3.3 图像分类 24-25 3.4 基于亮度特征定位 25-32 3.4.1 基于亮度特征二值化 26-28 3.4.2 基于亮度特征聚类 28-30 3.4.3 基于亮度特征腐蚀 30-31 3.4.4 基于亮度特征车牌候选区域选择 31-32 3.5 基于色彩特征定位 32-39 3.5.1 色彩空间 RGB 到 LAB 转化 33-35 3.5.2 基于色彩特征二值化 35-37 3.5.3 基于色彩特征聚类 37-38 3.5.4 基于色彩特征腐蚀 38-39 3.5.5 基于色彩特征车牌候选区域选择 39 3.6 车牌选择 39-42 3.7 实验结果 42-44 3.8 本章小结 44-45 第四章 基于颜色的车牌精细定位 45-61 4.1 车牌精细定位的系统框架 45-46 4.2 车牌初始化 46-50 4.3 精细初次定位 50-52 4.3.1 水平扩展 50-51 4.3.2 垂直扩展 51-52 4.4 车牌颜色识别 52-57 4.4.1 颜色校正 53-54 4.4.2 颜色像素点统计 54-55 4.4.3 车牌颜色判断 55-57 4.5 精细二次定位 57-59 4.5.1 精细二次定位预处理 57-58 4.5.2 压缩细定位 58-59 4.6 实验结果 59-60 4.7 本章小结 60-61 第五章 车牌识别系统的实现以及运行结果 61-69 5.1 系统整体实现 61-63 5.2 系统运行界面与结果 63-64 5.3 本文定位实验结果 64-68 5.4 本章小结 68-69 总结与展望 69-71 总结 69 下一步工作 69-71 参考文献 71-74 攻读硕士学位期间取得的研究成果 74-75 致谢 75
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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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