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车牌识别技术的研究

作　者: 吴进军
导　师: 杜树新
学　校: 浙江大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 车牌识别 车牌定位 分层次分割 彩色二值化 车牌字符分割 第三字符定位 车牌字符识别 支持向量机 识别组合
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
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引　用: 12次
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内容摘要


车牌识别技术是一项应用范围非常广的技术，在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别是车牌识别的3个重要阶段，是车牌识别技术的研究重点。本文从这3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，具体包括以下一些内容： 1．针对车牌定位问题，本文提出了分层次车牌定位方法和基于彩色二值化的车牌定位方法。 前者是一种基于灰度图像的车牌定位方法，该方法将图像进行分层次分割，不断减少分析的范围。它先定位出车牌候选区域的上下和左右边界，得到多个车牌候选区域，再从中挑选出车牌区域，实现了车牌的准确定位。实验结果表明，该方法定位准确率高，运行速度快，具有很强的鲁棒性。 后者是一种基于彩色图像的车牌定位方法，该方法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，同时生成一个与彩色图像大小相同的二值化状态特征矩阵，根据车牌的色彩特征，调整彩色图像状态特征矩阵；然后用数学形态学的方法对彩色图像的状态特征矩阵进行填充空洞和滤除噪声的处理，并根据车牌的几何特征除去伪牌照区。该方法将图像的色彩特征与状态特征分离，充分利用车牌的色彩特征调整彩色图像的状态特征，并融合了二值化图像数学形态学的方法；而且将车牌的色彩特征和几何特征进行了有机的结合，是彩色车辆图像定位方面的有益探索。 2．根据车牌字符的排列规律和字符的几何特征，本文提出了一种基于第三字符定位的车牌字符分割方法。首先，该方法在车牌定位图像上定位出车牌的第三字符，再进行字符区域的分裂和合并，针对字符缺损情况，进行了字符区域扩展，而且对字符区域高度进行了调整，最终实现了车牌字符的精确分割。实验结果表明，该方法运算速度快且分割效果好。 3．针对车牌字符识别问题，本文采用了支持向量机的方法，并根据车牌字符排列特征，构造了汉字、数字、字母和数字十字母等4类最佳分类器，通过车牌字符的序号对每个字符进行对应识别，再将识别结果组合得到车牌号码。实验结果表明该方法具有很高的车牌字符整体识别率，识别速度快，能够满足实际应用。

全文目录


摘要  3-5
Abstract  5-7
致谢  7-9
目录  9-11
第一章 绪论  11-21
  1．1 车牌识别技术的应用背景  11-12
  1．2 车牌识别系统的组成  12-13
  1．3 车牌识别技术的发展和现状  13-18
    1．3．1 车牌定位技术的发展和现状  14-16
    1．3．2 车牌字符分割的发展和现状  16-17
    1．3．3 车牌字符识别技术的发展和现状  17-18
  1．4 本文主要工作  18-21
第二章 车牌定位方法  21-43
  2．1 引言  21
  2．2 车牌几何特点和纹理特征  21-22
  2．3 分层次车牌定位方法  22-35
    2．3．1 灰度图像阈值分割方法  24-28
    2．3．2 车辆灰度图像的阈值分割  28-30
    2．3．3 水平跳变图  30
    2．3．4 车牌候选区域上下边界定位  30-32
    2．3．5 车牌候选区域的定位  32-34
    2．3．6 车牌区域的最终定位  34-35
    2．3．7 实验结果  35
  2．4 基于彩色二值化的车牌定位方法  35-41
    2．4．1 颜色模型  35-36
    2．4．2 车牌彩色二值化  36
    2．4．3 车牌色彩信息的利用  36-37
    2．4．4 二值化状态特征矩阵的处理  37-38
    2．4．5 利用几何特征去除非牌照块  38-41
    2．4．6 车牌的最终定位  41
    2．4．7 实验结果  41
  2．5 本章小结  41-43
第三章 基于第三字符定位的车牌字符分割方法  43-55
  3．1 引言  43
  3．2 车牌字符几何规律  43-46
  3．3 二值化图像中字符颜色的确定  46-47
  3．4 字符区域粗分割  47-48
  3．5 第三字符定位  48-49
  3．6 字符区域分裂和合并  49-50
  3．7 字符区域扩展  50-51
  3．8 字符区域高度调整  51-52
  3．9 实验结果  52-53
  3．10 本章小结  53-55
第四章 SVM在车牌字符识别中的应用  55-67
  4．1 引言  55
  4．2 支持向量机简介  55-61
    4．2．1 线性情况  56-58
    4．2．2 非线性情况  58-59
    4．2．3 关于支持向量机方法的说明  59-61
  4．3 车牌字符分类器的构造  61-62
  4．4 最佳参数模型的选择  62-65
  4．5 实验结果  65-66
  4．6 本章小结  66-67
第五章 总结与展望  67-71
  5．1 研究工作总结  67-68
  5．2 研究工作展望  68-71
参考文献  71-77
附录  77-78
  作者简介  77
  攻读硕士学位期间录用及完成的论文  77
  攻读硕士学位期间参与的科研项目  77-78

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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
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