車牌定位和字符分割算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，社會(huì)信息化程度的日益提高，交通管理智能化已成為發(fā)展的趨勢(shì)。車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的研制與開發(fā)，是影響交通系統(tǒng)智能化、現(xiàn)代化的重要因素，而車牌定位和字符分割是車牌識(shí)別中最為關(guān)鍵的兩項(xiàng)技術(shù)，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用。 本文在詳細(xì)研究國內(nèi)外各種代表性車牌定位算法的基礎(chǔ)上，提出了一種三級(jí)定位算法。首先基于圖像能量特征對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行粗定位，得到一組候選區(qū)域。然后基于字符紋理特征分析對(duì)車牌候選區(qū)域進(jìn)行篩選，得到車牌區(qū)

2、域，并運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對(duì)區(qū)域作二次定位。接著利用牌照的顏色信息對(duì)定位的結(jié)果作最后的修正。 車牌傾斜、噪聲、邊框和鉚釘以及光照不均等問題給車牌字符的分割帶來了很大困難。本文提出了一種邊緣自適應(yīng)濾波的牌照?qǐng)D像增強(qiáng)算法，有效抑制了噪聲對(duì)字符邊緣信息的干擾。并對(duì)牌照?qǐng)D像的二值化方法進(jìn)行了比較研究。創(chuàng)新的提出了基于字符紋理區(qū)域邊界檢測(cè)的車牌傾斜校正算法，解決了長(zhǎng)期以來車牌傾斜校正適應(yīng)性差、精確度低的難題。對(duì)字符筆劃的平滑處理進(jìn)行了改進(jìn)，