汽车车牌自动识别系统中的字符分割方法的研究

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1、汽车牌照自动识别系统中的字符分割方法的研究汽车车牌自动识别系统中的字符分割方法的研究摘要:随着我国汽车数量的增加,车牌识别系统在城市交通管理中的作用也日益提高,呈现出巨大的经济价值和现实意义。车牌自动识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分。而字符分割是车牌识别系统的关键环节,因此本文主要针对车牌的字符分割进行研究和实现。获取的车牌图像因为光照不均、对比度低、倾斜等因素造成图像质量下降,直接影响字符分割的准确性,因此必须在分割之前对其进行预处理,倾斜校正,二值化。在预处理阶段,本文使用灰度拉伸法解决光照不均和对比度低的问题。在倾斜校正阶段,采用Radon变换代替

2、传统常用的Hough变换对定位好的车牌进行倾斜校正,与Hough变换法相比,不仅加快了运行的速度,并做出了正确的校正。在二值化算法中,本文采用最大类间方差阈值法与数学形态学相结合的算法,得到了优良的二值图像。在字符分割阶段,使用的方法主要是基于二值化投影法。首先利用车牌的水平投影图去除车牌的上下边框以及柳钉,然后利用垂直投影图分隔字符。本文最后通过实验仿真,证明了所采用的算法能够有效的分割字符,系统的实时性及准确率都能达到既定目标,具有很高的实用价值。关键词:车牌识别,字符分割,二值化,倾斜校正2汽车牌照自动识别系统中的字符分割方法的研究AbstractAsthecars

3、havebeenincreacinginarapidspeedinChina,LPRhasbeenplayingamoreandmoreimportantroleinregulatingthetransportation.LPRisdividedintoplateposition,charaetersegmentation,andcharacterreeognition.AsakeystepoftheLPRsystem,charactersegmentationisthefoundationofcharacterrecognition.Thus,thecharacters

4、egmentationismainlydiscussedinthisthesis.Therearethreekeypointsinthelicenseplatesegmentationsystem.Theyarebinarization,tiltcorrectionandcharaetersegnentation..RadonTransformisadoptedinthisthesisfortiltcorrectioninsteadoftheconventionalHoughTransform.ComparedwithHoughTransform,itnotonlyinc

5、reasesthespeedbutalsosolvesthethetiltproblemcorrectly.AbinarizationmethodofverticalProjectioncombinedwithimagemorphologyisbroughtforward.Itcanovercomevariableunfavorablefactors,suchaspoorimagequalityetc.,andgetagoodresultintheendThemethodofcharactersegmentismainlybasedontheprojectionofthe

6、plateimage.First,theupperdownerbordercanberemovedaccordingtothehorizontalprojection,thenthecharacterscanbesegmentedaccordingtotheverticalprojection.Attheendofthispaper,theresultsaresimulatedwiththesoftwarematlab7.1andtheresultsareshownasexpectedandthecharactersaresegmentedcorrectlyandquic

7、kly.KeywordsLPR,charactersegmentation,binarization,tiltcorrection2汽车牌照自动识别系统中的字符分割方法的研究目录1前言41.1课题的背景及意义41.1.1车牌识别的应用前景41.1.2字符分割在车牌识别系统的重要性51.2车牌字符分割中的技术和难点51.3本文主要工作及结构安排62车牌字符分割的主要原理及技术72.1数字图像处理概述72.2预处理82.2.1彩色图像灰度化82.1.2去除噪声92.2灰度直方图及二值化技术102.3数学形态学处理技术112.3.1

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