硕士论文-基于数学形态学的车牌自动识别

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1、中南民族大学硕士学位论文基于数学形态学的车牌自动识别姓名：朱俊梅申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：陈少平20080515中南民族大学硕士学位论文摘要随着汽车行业和公路交通事业的迅速发展，交通管理的智能化、信息化是大势所趋。车牌自动识别系统（LPR）是智能交通系统（ITS）的核心，是交通信息服务系统的重要组成部分，也是整个智能系统顺利运作的关键和基础。车牌自动识别包括：车牌定位、字符分割和字符识别。虽然数学形态学已被应用于车牌定位，但在字符分割方面应用较少。本文探讨了将数学形态学与其它方法相结合，改善车牌定位、字符分割的性能，从而得到较高的车牌识别率。在车牌定位方面，使用了

2、形态学和拓扑学相结合的方法对车牌区域进行定位提取。该方法首先采用Top－Hat变换以及开、闭运算对抓拍的车辆图像进行预处理；然后采用连通体态分析法（CCA）对图像进行粗定位；最后对计算得到的车牌候选区的欧拉数进行判别，最终提取真正的车牌区域。在字符分割方面，采用数学形态学与投影相结合的方法进行车牌字符分割。首先采用数学形态学突出车牌字符区域特征，然后利用水平投影除去上下边界，垂直投影突出单个字符区域，再结合车牌固有特征等先验知识最终分割出字符。在字符识别方面，采用了模板匹配方法。先将字符归一化，然后提取字符的过线特征、左右轮廓特征，根据这些特征组成字符的特征向量，对字符进行初分类，然后

3、利用模板匹配的方法对字符进行细分类，从而完成字符的识别。文中基于数学形态学的车牌识别方法定位准确度较高，字符分割质量较好，而且算法实现简单，对提高整个系统的时效性有很大帮助。最后利用SOPC搭建车牌自动识别系统的FPGA硬件平台，并利用NIOSII软处理核实现了识别的软件设计。关键字：车牌识别；车牌定位；字符分割；字符识别；数学形态学；FPGAI基于数学形态学的车牌自动识别AbstractWiththerapidgrowthoftheautomobileenterpriseandtranspotation,theworldrequirestheintelligentmanagement

4、oftrafficmanagement.LicensePlateRecognitionsystem(LPR)isthecoreofIntelligentTrafficSystem(ITS).Itisthemainpartofthetrafficinformationservicesystemandplaysanimportantroleintheintelligentcontrolsystem.Thelicenseplaterecognitioniscomposedofthreesteps,i.e.,licenseplatelocation,charactersegmentation,

5、andcharacterrecognition.Althoughmathematicalmorphologyhasbeenemployedinlicenseplatelocation,ithasnotbeenusedinothertwosteps.Inthispaper,mathematicalmorphologyandothertechniquesareusedinlicenseplatelocationandcharactersegmentationtoimprovetheirperformanceandthelicenseplaterecognitionrateistherefo

6、resignificantlyincreased.Atthestageoflicenseplatelocation,MorphologyandTopologyareemployedinplatelocation.Firstly,imagepreprocessingisadopted,whichisimplementedbyTop-Hattransform,openingandclosingoperations.Secondly,connectedcomponentsanalysisisperformedtodetectcandidateregions.Atlast,thereallic

7、enseplateareaisobtainedaccordingtotheEulerNumberofcandidateregions.Duringthestageofcharactersegmentation,improvedprojectionalgorithmbasedonMorphologyandProjectionisusedinsegmentation.Firstly,morphologyisadoptedtointensifythe