车牌识别算法的-研究

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1、第1v页武汉科技大学硕士学位论文4．5校正流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l4．6实例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯214．7本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22第五章字符分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．235．1车牌字符几何规律⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯235．2车辆图像二值化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯245

2、．2．1灰度图像的阈值二值化分割算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．255．2．2常用的算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．255．2．3采用全局与局部阈值相结合的图像二值化方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．265．2．3．1全局阈值选取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．265．2．3．2局部阂值法的定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一265．2．3．3全局阈值法与局部阂值法的结合原则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．275．3车牌字符的粗分割⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯275．4基准字符定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯285．5字符区域的分裂与合并⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．305．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯30第六章字符识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．316．1字符归一化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯316．2基于神经网络字符识别算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯326．2．1字符特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．326．2．2BP神经网络结构的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯346．2．2．1BP网络的模型结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．356．2．2．2BP网络的四个计算过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．356．3实验结果讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯386．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯39第七章总结

5、与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．407．1研究工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯407．2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．40参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．44武汉科技大学硕士学位论文第1页1．1车牌识别系统的研发背景第一章引言随着

6、经济的发展，机动车辆日益普及，公路交通事业的迅速发展，为了满足日益增长的交通需求，传统的人工管理模式已经被淘汰了，人们经过更加深入的探索，越来越重视智能交通系统的发展。道路的总里程、机动车的数量以及出行的交通数量等在公路交通领域都持续增长。目前为了使交通运输更加便利，应用各种科学技术来实现交管与监控的完善实施已经发展成必不可少的一步。这个也成为智能交通系统的概念发展起来的一个主要原因。车牌自动识别作为目前交管与监控的一个重要应用技术，为交管控制、通行收费等一些安全措施的实施提供了极大的便利。这种技术

7、主要是通过识别车牌号码、条形码、射频识别标志等特性来实现识别。号牌是机动车辆的身份标志。车牌识别系统实现对号牌的自动认读主要是通过计算机图像处理以及识别技术，可以很大程度上的增强车辆识别开展工作的效率，同时对交通流没有影响。1．2本课题的国内外发展现状自1988年提出这个理念以来，车牌自动识别技术一直受到了人们的广泛关注。在停车场管理，治安卡口，闯红灯抓拍，超速抓拍，电子警察稽查抓拍，称重管理等通过车牌认证的交通系统中有着广泛的应用，同时它可以提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度，极大的方便了人

8、们。随着它的实际作用的加强，各国的学者先后对其进行了深入的探索，到目前为止，众多的算法已经被提出，在交叉路口、路口收费、车库管理、住宅监控、高速公路等场合有了很大的应用。因为各种复杂背景下的可操作性，在加上需要对其进行不同环境下的适应，越来越多的问题出现，需要人们的思考，考虑到各方面因素的影响，仍然不够完善。不过随着国内外科技的日新月异，智能交通水平上了一个新的台阶，车牌识别技术一定会日趋完善。1990年A．S．Johnson等人应用计算机视觉技术和计算机图像处理技术