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车牌自动识别系统中字符分割算法的研究与实现

作　者: 殷松松
导　师: 卢官明
学　校: 南京邮电大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 车牌识别 字符分割 倾斜校正 图像预处理
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 166次
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内容摘要


随着人们生活水平的快速提高,智能交通系统(ITS,Intelligent Transport System)日益成为一个热点研究领域。车牌自动识别系统作为ITS的重要组成部分的,可以实时识别车辆牌照号码,进而对其实施检测和管理,以提高交通系统中车辆监控和管理的自动化程度。因此,研究车牌自动识别系统具有很重要的实用价值。车牌自动识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个模块。本文主要对字符分割模块进行研究,提出并改进部分相关算法,进而实现车牌字符分割系统。针对车牌字符分割相关技术的难点:二值化、倾斜校正、字符分割等,本文在分析国内外常见相关算法的研究成果的基础上,基于我国车牌相关标准,主要进行了以下几个方面的研究工作:1.由于车牌图像容易受到遮挡物的影响致使背景灰度范围变化很大,从而在二值化处理时容易出现背景和目标部分混淆的情况。本文针对这一问题,采用改进的局部阈值法进行图像二值化处理,取得较为理想的二值图像。2.从车牌定位模块获得的车牌图像往往倾斜,需要倾斜校正处理,但车牌图像中很多不包含车牌边框,而常用的Hough变换对直线的依赖性强,因此不适用于此处的倾斜校正。针对此情况,本文先采用水平垂直倾斜校正法检测倾斜角度,之后再利用双线性变换旋转图像,经过试验验证,得到良好的校正效果。3.在字符分割算法中,本文结合相关的标准,联系车牌的实际状况,在垂直投影的基础上提出一种针对七个字符的车牌字符分割方法。经实验,该方法可以正确分割清晰的车牌图像、原倾斜的车牌图像、较为模糊的车牌图像以及有装饰物的车牌图像等。4.对整个字符分割模块进行实验,实验样本为由车牌定位模块取得的200幅车牌图像,可正确分割车牌194幅,正确率为97%,实验结果比较令人满意。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 车牌自动识别系统简介  9-10
  1.2 研究背景  10-12
    1.2.1 车牌自动识别系统应用前景  10-11
    1.2.2 车牌字符分割技术的研究现状  11-12
  1.3 车牌字符分割的难点  12-13
  1.4 本文主要内容及结构安排  13-15
第2章 车牌图像预处理  15-26
  2.1 彩色图像灰度化  15-17
  2.2 图像平滑与去噪  17-19
    2.2.1 均值滤波  17-18
    2.2.2 中值滤波  18-19
  2.3 图像二值化  19-23
    2.3.1 图像二值化定义  19-20
    2.3.2 全局阈值算法  20-22
    2.3.3 局部阈值算法  22-23
  2.4 二值化实验  23-24
  2.5 车牌背景归一化  24
  2.6 去除车牌上下边框及铆钉  24-25
  2.7 本章小结  25-26
第3章 车牌图像倾斜校正  26-39
  3.1 图像旋转  26-29
    3.1.1 图像旋转定义  26-27
    3.1.2 最近邻插值  27
    3.1.3 双线性插值  27-29
  3.2 常见的倾斜校正算法分析  29-37
    3.2.1 投影法  30-33
    3.2.2 Hough 变换法  33-35
    3.2.3 水平垂直检测法  35-37
  3.3 倾斜校正实验  37-38
  3.4 本章小结  38-39
第4章 车牌字符分割技术  39-49
  4.1 常见的车牌字符分割算法  39-40
    4.1.1 基于投影特征的车牌字符分割算法  39
    4.1.2 基于聚类分析的车牌字符分割算法  39-40
    4.1.3 基于模板匹配的车牌字符分割算法  40
  4.2 我国车牌字符特点分析  40-43
    4.2.1 我国车牌结构特点  40-42
    4.2.2 车牌字符特点  42-43
  4.3 本文采用的车牌字符分割方法  43-47
  4.4 本章小结  47-49
第5章 车牌字符分割实验  49-55
  5.1 运行环境  49
  5.2 实验流程  49-50
  5.3 实验结果演示  50-54
  5.4 本章小结  54-55
第6章 总结与展望  55-57
  6.1 本文工作总结  55
  6.2 对未来研究展望  55-57
致谢  57-58
参考文献  58-61

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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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