文档介绍：车牌识别系统设计思考
【摘要】
通过对车牌定位，字符分割和字符识别进行研究，设计出了一款 定位速度快、识别正确率高的车牌识别系统。该系统通过图像预处理 和车牌的结构特征、颜色特征实现车牌定位，加权平均高度实现倾斜 校正，字符分割和归一化车牌识别系统设计思考
【摘要】
通过对车牌定位，字符分割和字符识别进行研究，设计出了一款 定位速度快、识别正确率高的车牌识别系统。该系统通过图像预处理 和车牌的结构特征、颜色特征实现车牌定位，加权平均高度实现倾斜 校正，字符分割和归一化与模板标准库进行匹配实现字符识别。实验 证明该系统具有良好的鲁棒性和容错性，大大提高了车牌的识别正确 率。
【关键词】
车牌定位；倾斜校正；字符分割；字符识别
1引言
智能交通（ITS）中的一个重要课题就是车牌自动识别技术，它 广泛应用在停车场和高速公路管理系统中。通过智能交通管理系统可 实现道路交通管理的自动化和车辆行驶的智能化。车牌的定位与提取、 车牌倾斜校正、字符分割和字符识别是车牌识别系统中的关键技术1。
2系统整体设计
车牌识别系统的结构框图如图1所示。
***像， 通过将彩***像灰度化来加快处理速度。有时因为光线问题造成图像 局部过亮或过暗，这时需要提高图像对比度，从而使图像边缘更明显。 为了加快处理速度并能够将车牌字符与车牌背景分开，对图像做二值 化处理。考虑到文字是由许多短翌线组成的，而背景噪声大部分是孤 立里的，对图像做中值滤波处理，去除孤立噪声。滤波后的图像会受 到一些较大的区域噪声的影响，为了去除这些噪声，对图像进行数学 形态学开运算操作。采集到的原始图像如图2所示，经图像预处理后 的图像如图3所示。
，其中可能 包括除了车牌之外的其他干扰因素如车灯、广告指示牌等。分别按矩 形区域对各自候选区进行提取以供进一步的分析。这里采用多种因素 综合考虑的方法来确定车牌区域，因为通过某单一的评价指标，在众 多车牌候选区中，很难准确地确定车牌区域。对得到的边缘图生成连 通区域图像，若连通区域不止一个，则根据车牌结构和车牌颜色进行 判断，通过层层筛选，可确定真实车牌区域，并从原彩***像中提取 该区域；若只有一个连通区域，则可初步认定为车牌图像，再根据车 牌结构和车牌颜色进行校验，如果满足，则根据连通区域位置从原彩 ***像中提取出相应的区域。车牌截取图像如图
4所示。
斜的，所以在字符分割和识别之前先对车牌字符进行倾斜校正，使字 符都处于同一水平位置，这样既可以在分割字符的时候不会出现太大 的无用区域或损失区域，又可以提高字符的识别率。主要是根据图像 上左右两边黑色像素的平均加权高度来进行车牌图像的倾斜校正的。 首先分别计算图像左半边和右半边的黑色像素点的加权平均高度，然 后求出斜率，最后再根据斜率重新组织图像，由于切割到的车牌图像 往往有车牌边框和固定螺丝，而且其对后面的倾斜矫正有严重影响， 故切割区域向内缩3个像素，经大量实验都能将车牌边框和固定螺丝 去除。经过倾斜校正的车牌图像如图5所示。
个字母或数字组成。识别时智能根据每个字符