论文摘要
随着我国经济社会的发展,公路交通的压力越来越大,使智能交通管理系统的研究受到了人们的关注。作为智能交通管理系统的核心,车牌检测和识别就显得尤为重要。尽管目前已有一些车牌识别系统的相关产品出现,但对其算法的研究一直没有停止,仍有不少学者在做着进一步的研究和改进。本文首先对车牌提取和识别的现状和已有的技术进行了深入的研究,然后针对倾斜车辆图像中车牌提取和识别、俯视车辆图像中车牌提取和识别、复杂背景的车辆图像中车牌提取和识别做了研究,在这基础上用MATLAB实现了一个车牌识别系统,系统由车牌定位、车牌字符切分及车牌字符识别三个模块构成。本文的具体研究内容和成果如下:首先对车辆图像采用灰度变换、平滑处理进行图像增强,通过分析传统方法,结合小波多尺度的特性,实现了一种基于小波变换的高频非线性图像增强方法对车辆图像进行了增强方法,再结合边缘检测、形态学处理、投影法等算法实现了车牌的定位。其次,对车牌图像进行二值化、应用Radon变换法对车牌进行倾斜校正,并结合数学形态学处理方法对车牌图像进行消噪处理。在车牌字符分割过程中,先根据车牌图像自身的结构特征进行扫描,从而去除边框,再根据车牌的垂直投影和基于先验知识相结合的方法把车牌字符分割出来。最后对字符大小进行归一化处理,然后采用Hilditch细化算法对车牌字符进行细化,对每个字符用统计的方法来提取字符的横向、纵向和整体统计特征。再根据BP神经网络能很好的对网络连接权值进行反复修正以达到设定的要求的优点,以提高系统的识别准确率。识别时采用了基于这三个统计特征的BP神经网络进行字符识别,再对这三个网络识别出的结果分别进行阈值处理,在系统实现过程中,经过大量实验得到阈值取0.9,如果大于或等于0.9,则该位取“1”,否则取“0”,能够很好的提高系统的识别准确率。再把三个识别结果按位进行比较,有两个或两个以上相同的,取为该位的识别结果,从而实现车牌字符的识别。
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