复杂环境中的车牌定位算法研究

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4、dtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByLiYaoSupervisor:Prof.CaoXuehongMarch2015摘要车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，而车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一，其准确度和稳定性直接影响着整个车牌识别系统的性能。本文在对车牌定位技术进行了深入的研究后，提出了两种性能表现良好的车牌定位算法：（1）基于边缘检测和梯度方向特征的车牌定位算法：该算法将车牌图

5、像变换为灰度图像后，首先利用Sobel算子和Gradientfaces方法分别获取车牌图像的垂直边缘图像和梯度方向图像，然后根据边缘长度、边缘点密度去除垂直边缘图像中的干扰，并根据梯度方向图像中的梯度方向消除更多的干扰边缘，最后利用一个矩形窗扫描边缘图像完成车牌区域的定位和分割。实验结果表明，本方法能够准确地定位车牌，同时对复杂背景或弱光环境下的车牌图像具有很好的鲁棒性。（2）基于颜色特征和字符检测的车牌定位算法：本方法根据车牌区域的颜色特征形成若干个候选的连通域，然后利用训练好的SVM分类器对连通域内的车牌图像进行

6、检测，找出其中的字符区域位置，最后将邻近的字符区域合并成一个连通域，根据连通域的面积排除非车牌区域，确定车牌区域的位置。实验结果显示，该方法定位准确率高，适用于不同背景和位置的车牌定位。关键词:车牌定位，边缘检测，梯度方向，颜色特征，字符检测IAbstractLicenseplaterecognitionsystemisanimportantpartofintelligenttransportationsystem.Licenseplatelocationisakeytechniqueoflicenseplatere

7、cognitionsystemanditsaccuracyandstabilityaffecttheperformanceoflicenseplaterecognitionsystemdirectly.Afterthein-depthstudyonlicenseplatelocationtechnology,twokindsoflicenseplatelocationalgorithmwithgoodperformanceareputforward:(1)Thelicenseplatelocationalgorith

8、mbasedonedgedetectionandgradientdirectionfeatures:Aftertheconversionintograyimagefortheinputimage,theproposedmethodfirstusestheSobeloperatorandtheGradientfacesalgorithmtoobt