文档介绍：摘要通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,己成为现代交收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制等等。车牌识别一般可以分为车牌的定位、牌照上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。本文研究了进行车牌识别的各项关键技术,在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。在车牌定位上,本文根据车牌图像在ú士占涓鞣至康娜≈捣段Ч媛桑首先对符合该取值范围的像素进行色彩过滤,然后利用数学形态学进行处理,形成多个符合车牌颜色特征的连通区域。接下来,分别根据车牌的形状特征和车牌上字符的纹理特征,逐步对得到的连通区域进行分析和排除,从而得到车牌区域。该定位方法优点是可以过滤掉车牌临近区域那些颜色、纹理与车牌特征不符合的干扰纹理,如栅格、边框等。在字符分割阶段,本文在进行了车牌的倾斜矫正和确定了车牌字符的上下边界后,主要借助相关的投影信息和先验知识来确定每个字符的分割位置,并针对断裂和粘连字符进行了简单而有效的处理。对于单个字符的识别问题,我们在进行必要的预处理后采用改进的神经网络来进行单个字符的识别。由于在车牌识别中用到的算法一般都比较复杂,直接用高级语言编程很困难,所以本文通过编写与的接口来实现算法编程,并且最终编写的程序可以脱离和平台独立运行。的编程高效而灵活,它具有强大、丰富的内置函数,并且其在图像处理方面的应用有着独特优势。通过接口来调用我们在下编写好的函数,这样做能够使我们从繁琐的编程工作中解脱出来,从而可以集中精力进行车牌识别算法的研究。关键词:车牌识别,数字图像处理,接口武汉理工大学硕士学位论文
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第滦髀课题概述据中国汽车工业协会预计,年我国汽车市场仍将保持%一%的增长,全近年来,我国汽车数量迅猛增加。来自中国汽车工业协会的统计显示,年,我国汽车销售总量为蛄荆昶迪圩芰万辆的倍。根年汽车销量将在蛄局万辆之间。随着汽车数量的逐年递增,摆在我们面前的是巨大的城市交通压力。如何高效地进行交通管理,越来越成为我们现实生活中的焦点问题。针对此问题,人们运用先进的科学技术,相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统,这些系统一般都包括车辆检测装置。通过这些装置对过往的车辆实施检测,提取相关交通数据,用于达到监控、管理和指挥交通的目的。汽车牌照的自动识别是车辆检测系统中的一个重要环节,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,是实现交通管理现代化和智能化的重要前提。汽车牌照的识别问题已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。进行车牌识别可以采用卡识别技术或条形码识别技术。尽管卡技术识别准确度高,运行可靠,可以全天候作业,但它整套装置价格昂贵,硬件设备十分复杂,不适合用于异地作业,并且需要制定出全国统一的标准。另外,无法核对汽车和卡是否相符,这也是卡技术存在的重大缺点;而条形码识别技术则对于扫描仪要求很高,并且同卡技术一样,必须在全国范围内有统一的标准,这就给车牌识别在近期内推广造成了很大的困难。而基于数字图像处理的车牌识别是一种无源型汽车牌照智能识别方法,这种方法不需要在汽车上安装任何发送车牌号码的车载发射设备,对运动或静止状态车辆的车牌号码可以进行非接触性信息采集并实时识别。与卡识别技术及条形码识别技术相比,采用数字图像处理技术可以节省辅助设各,降低成本,提高识别速度,较好地解决实时性问题,同时还具有良好的异地适应性。其缺点是由于天气、环境、照明、车速以及车辆状况等很多原因,所得到的图像可能存在着大量的噪声和变形,同时还有可能存在车牌被遮挡的情况,从而影响识别率薄A硗猓武汉理工大学硕士学位论文
、大小和颜色,所以车牌的颜色多,且字符位数不斯ど窬绶椒ǎ菏紫冉猩窬绲难盗罚佣玫健ǜ龆猿蹬利用数字图像处理技术进行车牌识别还有一个十分显著的特点,那就是所采用识别算法的好坏直接影响到识别的正确率和识别速度。所以,研究基于数字图像处理的车牌识别方法,努力提高车牌识别算法的性能具有十分重要的实际意义。目前,一些发达国家车牌识剐系统在实际交通系统中已经成功应用,而我国的开发应用进展缓慢,基本停留在实验室阶段。这是因为我国的实际情况与国外有所区别。国外车牌比较规范统一,而我国车牌规范不够,较为多样化。统一,对处理造成了一定的困难。虽然很多研究人员已对车牌识别进行了较为深入的研究,但目前在车牌定位和字符分割这两个关键环节还存在着有待解决的