文档介绍：运动车牌图像恢复与识别系统设计国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文二八年四月硕士生姓名学科领域电子与通信工程计算机视觉与智能处理指导教师谌海新副教授张宪研究方向分类号学号密级公开
摘要随着经济的发展,车辆数量急剧增大,交通问题日益突出,这使得智能交通系统成为二个热点研究领域,受到日益广泛的关注。车牌识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要课题之一,是智能交通系统的重要组成部本文研究的对象是当前智能交通管理系统中的运动汽车牌照识别。设计了一个功能基本齐备的运动车牌图像恢复与识别系统的物理组成和逻辑结构,并对其关键技术:运动车牌图像的恢复与识别进行了深入的研究。对运动车牌图像恢复过程中,主要对当前超速监测系统中一些超速驾驶车辆行驶速度快造成图像抓拍模糊的情况,提出了一种基于卡尔曼运动模型的运动车牌图像恢复方法。这种方法针对超速汽车运动特点建立卡尔曼运动模型,并对运动模糊图像退化过程进行了分析,该方法逼近汽车实际的运动模型,实践证明,在对车牌进行定位与识别中,采用连通域搜索与车牌候选区域投影检测相结合的方法对车牌定位,之后用基于神经网络的方法对车牌字符进行了识别。实验结果表明,本文的方法对超速行驶的车辆能较准确定位并进行识别。论文设计的算法对实际车牌识别系统的设计具有一定的参考、借鉴价值。本文采用喑逃镅越邢喙氐氖笛橛胗τ茫庇值饔昧擞分。恢复效果明显,对后面的车牌定位与识别打下了良好的基础。咀手目T醇扑慊泳蹩釵中的相关函数对运动目标图像进行识别和处理。关键词:运动模糊卡尔曼滤波车牌定位字符识别国防科学技术人学研究生院一【:栏硕士学位论文第
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表目录表频域法对运动方向的检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表运动车牌图像恢复与识别系统车牌定位结果统计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表车牌识别子模块对车牌图像识别结果的统计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..国防科学技术火学研究生院:程硕士学位论文表频域法对模糊长度的检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第
图目录图基于彩色分割的车牌定位方法流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图基于边缘检测的车牌定位流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图图像退化模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图运动模糊图像频谱图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图运动模糊图像频谱图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图维纳滤波图像恢复⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图卡尔曼滤波对车牌图像的恢复⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图车牌定位流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.丈ā丈P汀图变换后二值图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图点连通相邻点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图车牌粗定位算法示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图车牌粗定位结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图车牌垂直投影图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图车牌竖直倾斜原因示意图┦⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图牌照图像字符分割结果示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图神经网络基本结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一图牌照字符的识别流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图运动车牌图像恢复与识别系统原理框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图运动车牌图像恢复与识别系统软件结构框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图逆滤波图像恢复⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图卡尔曼滤波对车牌图像的恢复⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图图车牌定位结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图图像空间和参数空问中点和线的对偶性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图车牌校正前后图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图字符识别结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图雷达测速流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图透镜焦距的计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国防科学技术大学研究生院:撼趟妒垦宦畚第页
扁期:捌年作者指导教师签名:三蕉鎏至芝学位论文作者签名:墨丝先学位论文作者签名:筮生独创性声明学位论文版权使用授权书铲月尹/歹同日期:五弦日期:沙么年够月本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,论文中的内容除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我