基于機(jī)器視覺技術(shù)的車牌自動識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著智能交通系統(tǒng)(ITS)的日益發(fā)展,有些國家采用基于機(jī)器視覺技術(shù)的方法,采用事后人工觀察的手段來進(jìn)行車牌的識別,造成車牌識別系統(tǒng)反而需要大量人工輔助工作的問題,效率低下且無法做到實(shí)時化處理。本課題根據(jù)我國車牌識別的研究現(xiàn)狀,研究采用機(jī)器視覺及圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)車牌識別無人工干預(yù)的全自動化。
　　本文主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:
　　1.本文對車牌圖像預(yù)處理的研究:采用加權(quán)平均值算法對車牌圖像進(jìn)行灰度化處理;采用直方圖均衡化算法對

2、車牌圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理;采用熵閾值二值算法對車牌圖像進(jìn)行二值化處理;采用自定義模板的中值濾波算法對車牌圖像進(jìn)行去噪處理。
　　2.在車牌定位技術(shù)的研究過程中:采用一種改進(jìn)型投影法的車牌定位算法,該算法首先采用灰度跳變法來確定車牌的上下邊界,然后采用Prewitt算子法對車牌二值圖像進(jìn)行邊緣檢測處理,再采用投影法并結(jié)合車牌的先驗(yàn)知識確定車牌區(qū)域的左右邊界,繼而截取裁剪出正確的車牌區(qū)域。
　　3.在車牌字符分割技術(shù)的研究過程中:首

3、先采用Hough變換對車牌進(jìn)行傾斜度校正處理,然后采用行掃描法進(jìn)行車牌邊框和鉚釘?shù)娜コ幚?再利用基于垂直投影和先驗(yàn)知識的車牌字符分割法進(jìn)行車牌字符的分割,最后采用基于連通域思想字符切分法對車牌字符分割結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)。
　　4.在車牌字符識別的過程中:首先采用基于邊緣霍斯多夫距離模板的英文數(shù)字匹配識別法進(jìn)行車牌中英文和數(shù)字的識別,然后使用小波變換的方法進(jìn)行車牌中漢字的識別。
　　5.在車牌識別系統(tǒng)的研究過程中:基于VC++ 6