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时间:2019-03-10
《探析基于数字图像处理的车牌识别系统研究》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、西南交通大学硕士学位论文基于数字图像处理的车牌识别系统研究姓名:胡桂珍申请学位级别:硕士专业:交通信息工程及控制指导教师:诸昌钤20091201西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要智能交通系统是目前世界交通运输领域的前沿研究课题,车辆牌照自动识别系统作为智能交通系统中的一项重要技术,结合了图像处理,模式识别,自动化等多项技术,现在已得到广泛的应用。汽车牌照是车辆最清晰、准确、唯一的标志。车辆牌照识别系统作为一个专门的计算机视觉系统,能够自动地拍摄车辆行进的动态数据、有效地判断和提取含有车牌的图像数据并实时准确地识别出车辆牌照上的字符。本文对一套完整的车辆牌照识别方法进行研究
2、。主要内容包括综述了国内外流行的车辆牌照识别技术,分别介绍了车辆牌照系统的每一个组成部分和国内外的识别方法。采用基于灰度图像的二值化算法对图像进行二值化,分析了基于连通域搜索的车牌照粗定位算法,根据车牌照本身的特点,提取车辆牌照区域特征,对车牌进行精确定位。对于车牌区域,采用基于彩色模型的车牌区域的二值化算法。结合垂直投影和连通域对车牌区域进行字符分割,很好地解决了字符粘连和过度分割的问题。分割结束后提取字符的加权组合特征,利用模板匹配法进行车牌照字符识别。本文的动态车牌识别方法是对现有车牌识别自动技术的进一步改进,提高了车牌识别系统的识别速度、准确性,扩大了适用范围。使车牌识
3、别系统能够真正地实现智能交通管理系统对交通情况进行实时监控的要求。关键词:车辆牌照识别;二值化;字符分割;字符识别西南交通大学硕士研究生学位论文第lI页AbstractTheVehicleLicensePlateRecognition(vLPR)isallimportanttechniquewithintheIntelligentTransportationSystem(ITS)whichisthestudytopicinthefrontofthecurrenttransportationrealmofworld.AndtheVLPRiswidelyusedonaccounto
4、fthecombinationofimageprocessing,patternrecognitionandautomatization.Becauseoftheexclusive,theclearestandexactestsignofthevehiclelicenseplate,theVehicleLicensePlateRecognition,aspecialvisionsystem,canautomaticallyrecordthedynamicdataofthevehicletraveling,judgeandextracttheimagedataofvehiclel
5、icenseplateeffectively,andrecognizethecharacterofvehiclelicenseplateprecisely.ThispaperdealswithacompleteVLPRsystem,overviewingthedevelopmenthistoryoftheVLPR’StechniqueandintroducingtheeverycomponentofVLPRsystemaswellasdomesticandinternationalmethodofrecognition.Inthispaper,aroughclassificat
6、ionmethodofvehiclelicenseplatethatisbasedonthesearchoftheconnectedareaispresentedafteranimagebinarizationmethodisdiscussedOilthebasisofthe铲ayimagetranslation.Thentheaccurateclassificationofvehiclelicenseplateismadeafterthefeaturesoftheplateareaateextractedinthelinewiththeinherentfeaturesofth
7、evehiclelicenseplate.删spaperalsopurposesalicenseplateorientedimagebinarizationthatisbasedoncolormodelandthecombinationofthemethodofconnectedareaandperpendicularshadowtosegmentthecharacteroftheplatetosolvecharactersstuckandover-segmentation.Therefor
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