车牌字符识别算法的研究和实现

论文摘要

随着交通需求量的不断提高,基于图像处理的车牌识别技术成为解决交通违规、监控、收费等领域问题的重要手段、途径。本文主要针对该技术的图像采集、预处理、字符分割和识别几个方面,展开了详细的理论介绍、传统算法的优劣分析,并结合传统算法的优点通过改进得到本文的算法,给出实验结果。本文针对传统Berson法、Ostu法容易受到噪声干扰等缺点,改进Ostu法,得到基于Ostu的动态阈值法。它采用了分区域动态阈值更新策略,能够在有效地抑制复杂光照环境干扰的同时大大减少噪声的参与,从而为后续分割工作提供了一个较好的车牌图像环境。在字符分割模块中,改进传统的投影法,并提出计算每个字符的起始坐标的思想,得到坐标标记法。该方法有效克服噪声、字符粘连、断裂的影响,实现字符的完整正确分割。最后,在字符识别模块中,改进传统的模板匹配法,提出多方面提取字符的结构和统计特征的思想,得到基于结构特征和统计特征的模板匹配法。其主要思想是,先提取数字和字母的结构特征,进行粗分类,再提取汉字和剩下字符的统计特征:行扫和列扫的特征值、行和列投影值、水平和垂直宽度,结合二值化字符的多方面特征形成各自的模板,而且加入、提取了一部分扭曲、含许多噪声的特殊字符的特征,以扩大字符识别范围,然后,输入待识别字符进行模板匹配,得出正确的识别结果。为了验证文中算法的正确性和有效性,在车牌图像二值化、字符分割、识别模块中作了大量的编程实验工作,算法经VC++实现,实验表明,本文的改进算法效果较好,对车牌识别速度、准确率的提高作了有益的尝试,为提高车辆车牌识别技术的性能作了自己的努力。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题的研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势
• 1.3 车牌识别算法及软件模块组成
• 1.3.1 车牌识别技术的种类
• 1.3.2 车牌字符识别软件模块构成及工作原理
• 1.3.3 车牌字符识别算法
• 1.4 车牌识别技术存在的难点
• 1.5 本文的主要创新
• 1.6 论文的研究内容
• 第二章 视频车牌图像采集技术实现
• 2.1 图像采集系统的硬件构成
• 2.1.1 解码器
• 2.1.2 采样保持和AD转换
• 2.1.3 锁相控制
• 2.1.4 帧存体
• 2.1.5 视频源
• 2.2 图像采集
• 2.2.1 图像采集卡的参数设置
• 2.2.2 图像采集的实现
• 第三章 车牌图像预处理技术实现
• 3.1 图像噪声
• 3.2 彩色车辆图像灰度化
• 3.3 牌照图像的二值化
• 3.3.1 传统图像的二值化方法
• 3.3.2 基于Ostu的动态阈值法
• 3.4 边缘检测
• 3.5 中值滤波
• 第四章 车牌字符分割技术实现
• 4.1 车辆牌照的特征
• 4.2 传统车牌字符分割方法
• 4.3 坐标标记法
• 4.3.1 坐标标记算法
• 4.3.2 算法实现
• 第五章 车牌字符识别技术实现
• 5.1 车牌字符的构成
• 5.2 传统牌照识别的方法
• 5.3 基于结构特征和统计特征的模板匹配法
• 5.3.1 车牌字符的结构和特征
• 5.3.2 基于结构特征和统计特征的模板匹配法
• 5.3.3 算法实现
• 第六章 车牌识别测试结果及分析
• 6.1 实验环境
• 6.2 软件设计与实现
• 6.3 测试结果分析
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 技术改进的方向
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 附录A: 基于SDK图像采集、抓拍的主要程序
• 附录B: 字符分割的主要程序
• 附录C: 提取显示单个字符的主要程序
• 附录D: 字符识别主要程序
• 攻读学位期间的研究成果