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《车辆牌照识别技术研究—车牌字符识别模块研究---毕业论文.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、本科毕业论文车辆牌照识别技术研究—车牌字符识别模块研究ResearchonVehiclelicenseplaterecognitiontechnology—Licenseplatecharacterrecognitionmodule姓名：号：学 院：软件学院系：软件工程专业：软件工程年级：指导教师：年月摘 要车牌识别是智能交通系统中的一个重要环节，它在交通监视和控制中占有很重要的地位。论文结合实际应用，首次采用C#编程语言实现相关算法的处理和车牌识别软件界面的开发。分3大主要模块对车辆牌照识别系统进行研究，即牌照的预处理
2、、分割与识别模块。预处理模块综合运用了图像处理中灰度处理、图像去噪、二值化等技术对车辆图像进行分析、处理。分割模块是牌照识别系统的关键技术，首先提取车牌灰度图像信息，运用角度变换技术检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正。最后利用直方图统计、图像投影、图像二值化、牌照区域内字符之间、字符与牌照边框之间存在相当的间隙，以及字符宽度与牌照边框宽度相差较多等因素，对牌照图像进行水平投影与垂直投影，去除牌照边框，分割字符。识别模块先对字符进行归一化及特征提取，包括逐像素特征提取法，骨架特征提取法，垂直方向数据统计特征提取法以及13点
3、特征提取法。最后一部分便是字符的识别。利用多分类器，提高识别率。具体实现上为：采用模式匹配，即用欧式距离求出提取出的特征与模板库中相应特征的最小距离，取几个分类器的占大数的结果，此即为最终的识别结果。实验表明，本文所采用的算法对于车牌的校正，边框的去除，字符的分割具有较好的效果，但在字符识别的算法上还应该再加以改进，识别的正确率有待进一步的提高。不过总体来说，本文在车牌图像的处理，识别上还是具有较好的效果。关键词：车牌预处理；车牌分割；车牌识别AbstractLicensePlateRecognitionisanimpor
4、tantpartofIntelligentTransportationSystem.Itplaysanimportantroleintrafficmonitoringandcontrol.Thispapercombinedwithpracticalapplication,useC#astheprogramminglanguage.Thisvehiclelicenseidentificationsystemincludes3mainmodules:Pretreatmentmodule,Partitionmodule,andR
5、ecognitionmodule.Pretreatmentmoduleusegray-scaleprocessing,imagedenoising,andBinarizationtoanalysisofimagesofvehicles.PartitionmoduleisthekeymoduleinLicensePlateRecognitionSystem.FirstAbstractthegray-scaleinformation,Usetheangle-changedtechnologytodetecttheangle,C
6、orrectit.Thenusehistogramstatistics,Imageprojection,Imagebinarization,distancebetweencharacters,distancebetweencharactersandborders,characters‘height,borders’width.etctocleanthebordersandcutupcharacters.Recognitionmodulefirstnormalizedandabstractcharacters'feature
7、,includingPixel-by-featureextractionmethod,Skeletonfeatureextractionmethod,Characteristicsofverticaldataextractionmethod,and13featureextractionmethod.Thelastpartischaracterrecognition.Usemult-classifiertoimprovetherecognitionrate.Meansusepatternmatching;countthele
8、astdistancebetweenextractionfeatureandthecorrespondingfeature.Getthemostresultasthelastresult.ExperimentsshowthattheAlgorithmsthispapertakesforplatecorr
