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汽车车牌自动检测的图像识别和处理

作　者: 田超
导　师: 李白萍；阎鸿森
学　校: 西安科技大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 车牌识别车型识别彩色图像分割 MPP算法图像像素
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 32次
引　用: 0次
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内容摘要

图像识别是模式识别的重要内容之一,它的研究方兴未艾,理论体系和技术都在逐步完善中。汽车车牌的图像识别是现代交通管理的重要手段,因此这方面课题的研究,具有理论和实际技术两方面的重要意义。论文在分析了现阶段汽车车牌识别方法的基础上,认真地研究了识别系统中各环节上,不同方法的优点和存在的问题。车牌识别系统包括:图像增强和图像转换,边缘检测,边界跟踪,阈值分割,目标的表示和描述,车牌定位,彩色图像检测与分割,车牌图像识别技术。贯穿整个论文始终的思想是找到各个环节的最合理的配合,得到更好的识别效果。根据车牌凸角轮廓特征,采用MPP算法进行车牌倾斜校正;采用彩色图像分割方法,最大限度的去除图像噪声干扰;设计了基于神经网络的多种彩色背景车牌字符识别方法,取得了良好的效果。基于字符的特征直接与图像像素的多少有着紧密的依赖性,作者从提高图像像素的硬件着手,经过多次反复操作,使得字符识别率得到很大的提高。根据可限制性标志图像属性,论文提出了基于车牌识别的车牌车型一次性识别的设想。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
1 绪论  7-12
  1.1 概述  7-9
    1.1.1 相关背景简述  7
    1.1.2 研究的意义  7-9
  1.2 汽车车牌检测研究现状  9-10
    1.2.1 车牌定位  9
    1.2.2 字符分割  9-10
    1.2.3 字符识别  10
  1.3 论文章节安排和主要研究内容  10-11
  1.4 本章小结  11-12
2 车牌识别与处理基本方法的研究与验证  12-39
  2.1 图像增强  12-18
    2.1.1 RGB 图像及与灰度图像的转换  12-14
    2.1.2 直接灰度变换  14-15
    2.1.3 直方图修正  15-18
  2.2 边缘检测  18-21
    2.2.1 图像分析  18-19
    2.2.2 罗伯特（Roberts）算子  19-20
    2.2.3 坎尼（Canny）算子  20-21
  2.3 边界跟踪-HOUGH 变换  21-24
    2.3.1 在直角坐标系中利用Hough 变换检测直线  21
    2.3.2 极坐标中的Hough 变换  21-24
  2.4 阈值分割  24-26
    2.4.1 自动阈值法  24-25
    2.4.2 分水岭算法  25-26
  2.5 图像的表示和边界描述  26-29
    2.5.1 多边形近似  26-28
    2.5.2 链码  28-29
    2.5.3 边界描述  29
  2.6 形态学描述  29-31
    2.6.1 膨胀和腐蚀  30
    2.6.2 开运算和闭运算  30-31
  2.7 彩色图像检测与分割  31-33
  2.8 图像识别技术  33-38
    2.8.1 统计模式识别  33-35
    2.8.2 神经网络图像识别  35-38
  2.9 本章小结  38-39
3 汽车车牌识别系统设计及实现  39-66
  3.1 车牌定位技术  40-45
    3.1.1 车牌边缘检测  40-41
    3.1.2 车牌图像表示与描述  41-42
    3.1.3 车牌倾斜角计算及校正  42-45
  3.2 车牌彩色图像分割  45-49
    3.2.1 三类分割方法  45-46
    3.2.2 车牌彩色图像分割  46-49
  3.3 车牌字符识别  49-65
    3.3.1 输入  49
    3.3.2 预处理  49
    3.3.3 字符识别  49-55
    3.3.4 关于图像像素和车牌字符识别率的分析  55-64
    3.3.5 基于车牌识别的车型识别设想  64-65
  3.4 本章小结  65-66
4 结论  66-67
致谢  67-68
参考文献  68-71
附录  71

汽车车牌自动检测的图像识别和处理

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