基于PCASIFT算法的车牌识别技术研究

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1、声H月尸州本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：互煎当日期：：丝丝望主圈主芝鳗关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文

2、被查阅或借阅：④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：之鲎日期：2巡兰复固主旦豳导师签名：渔二竺I一日期：：至堡f绉笪园丝闫资助项目舢IIIlUIIIIUJY2396220太原市2012年科学技术发展计划(120247·-28)SupportedbyTaiyuanScien(。TechnolI95clenceand1echnologvDevelopmentPlanin2012(120247·28)太原理工大学硕士研究生学位论文基于PCA．S

3、IFT算法的车牌识别技术研究摘要随着我国经济迅速发展，道路、停车场等基础交通设施不断完善，对智能交通管理与控制提出了更高的要求。车牌自动识别系统(VehicleLicensePlateRecognitionSystem，LPRS)幂U用计算机对视频交通图像进行处理、分析和识别，从中提取出车牌信息，方便交通调度、收费和统计等管理，是智能交通管理的热门核心课题之一。目前国内外许多学者专门研究车牌定位和车牌字符识别等关键技术，并取得一定成果，但仍存在许多值得继续研究和改进的地方。比方说，传统算法算法局限性很强，当环境发生复杂变化时，这

4、些算法就显得无能为力。DavidG．Lowe在前辈工作的基础上，于2004年提出了完善的SIFT特征提取算法[卜21。大量实践印证，面对物体旋转、有背景遮挡、尺度缩放、外界噪声等复杂情形时，SIFT算法处理效果都很好，但在描述特征点时，使用的维数偏高，造成数据计算量非常大，且提取的特征点较多，造成特征匹配时间过长，降低了匹配效率。针对以上不足，本文采用PCA．SIFT算法【3】对原始算法中的特征点描述符进行降维，提出了一种基于PCA．SIFT算法的车牌识别方案，从而快速而又准确地进行车牌识别。车牌识别主要由图像预处理、车牌定位、

5、字符分割、字符识另1114]几部分构成。首先，对车牌图片进行预处理，以便提高车牌定位的准确性与快速性。具体步骤为：图像增强、二值化去噪、锐化，归一化等，实验过程中，对传统算法的参数进行修改，结果表明，修改参数后的PCA．SIFT算法提高了车牌识别正确率。车牌定位部分：首先用PCA-SIFT算法提取标太原理工大学硕士研究生学位论文准定位车牌的特征向量并保存，然后用PCA．SIFT算法提取待识别车牌的特征向量并保存，之后将标准定位车牌的特征向量和待识别车牌的特征向量进行匹配，最后根据得到的特征点匹配结果进行车牌分割。车牌字符识别部分

6、：首先用PCA．SIFT算法提取标准模板中字符的特征向量，然后用PCA．SIFT算法提取己经定位出的车牌的特征向量，然后将向量进行匹配来得到识别结果。本文采用MATLAB7．1对文中提到的算法进行仿真，实验表明，与传统算法相比，本文提出的算法具有运行速度快，识别率高的优点。关键词：图像处理车牌定位字符分割车牌识别PCA．SIFTII太原理工大学硕士研究生学位论文RESEARCH0FLICENSEPLATERECOGNlTIONTECHNOLOGYALGORITHMBASEDONPCA．SIFTABSTRACTWiththerap

7、iddevelopmentofourcountry’Seconomy，therequisitiononthetrafficcontrolandregulateoftheintelligenttrafficsystemimprovesdayafterday．VehicleLicensePlateRecognitionSystem(LPRS)usingcomputerdoprocessing，analysisandrecognitionforvideotrafficimagestoextractplateinformation．Ob

8、jectiveistofacilitatemanagement，suchastrafficcontrol，statistics，andfees．AndLPRSisoneofthehotcoreissuesofintelligenttrafficmanagemen