汽車牌照識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、該文詳細介紹了由作者設計并完成的一套汽車牌照自動識別系統(tǒng).在系統(tǒng)的設計中,構(gòu)造出具有最小支集特性的二階B樣條小波來檢測汽車圖像邊緣,邊緣圖像是由小波變換后的模局部極大值構(gòu)成,這樣得到的邊緣圖像不但含有邊緣的模值信息,還可以求得相應的相角信息.該算法根據(jù)實際情況通過調(diào)整多分辨率分析尺度的大小來獲得相對清晰同時又很好地抑制了噪聲的汽車邊緣圖像.從對試驗結(jié)果的分析中可以明顯得出根據(jù)此算法得到的邊緣圖像來定位車牌比用傳統(tǒng)的Sobel算子更準確、

2、更精確.該文首先闡述了課題提出的背景及意義,然后簡要介紹了汽車牌照自動識別系統(tǒng)的組成.它主要由五部分組成:圖像的攝入與預處理、車牌區(qū)域的分割、識別前預處理、特征提取、車牌字符識別.在后五章的內(nèi)容中,論文詳細介紹了每一部分的工作原理,各種功能模塊的具體實現(xiàn)過程以及相關算法的設計.汽車圖像的攝取與預處理部分完成汽車圖像的攝取、數(shù)字化及存儲工作,并對原始汽車圖像進行必要的灰度化、去噪聲、圖像增強等預處理,以便于后面各部分處理.在車牌區(qū)域分割部

3、分,鑒于以往方法的優(yōu)缺點,采用二階B樣條小波檢測汽車圖像邊緣,根據(jù)此算法得到的邊緣圖像來定位車牌更準確、更精確,為下一步——車牌字符識別奠定了良好的基礎.車牌提取出來以后,該文對其進行了一系列識別前的預處理:傾斜校正、二值化、去噪聲和字符分割,最終將車牌圖像分割為單獨的字符.針對樣本的特點,該文對現(xiàn)有的一些算法作了改進.實驗結(jié)果表明,改進后的算法能獲得更為準確的結(jié)果.最后研究字符的識別.該文在識別時,分析了字符識別中特征量的提取方法,并