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《基于圖像處理的車牌定位算法改進(jìn)研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、閩江學(xué)院本科畢業(yè)論文(設(shè)計)題目基于圖像處理的車牌定位算法改進(jìn)研究學(xué)生姓名張景超學(xué)號120071101149系別計算機(jī)科學(xué)系年級07級_專業(yè)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)指導(dǎo)教師王潤鴻職稱講師完成日期2011年4月閩江學(xué)院畢業(yè)論文（設(shè)計）誠信聲明書本人鄭重聲明：茲提交的畢業(yè)論文（設(shè)計）《基于圖像處理的車牌定位算法改進(jìn)研究》，是本人在指導(dǎo)老師王潤鴻的指導(dǎo)下獨(dú)立研究、撰寫的成果；論文（設(shè)計）未剽竊、抄襲他人的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)、思想和成果，未篡改研究數(shù)據(jù)，論文（設(shè)計）中所引用的文字、研究成果均已在論文（設(shè)計）中以明確的方式標(biāo)
2、明；在畢業(yè)論文（設(shè)計）工作過程中，本人恪守學(xué)術(shù)規(guī)范，遵守學(xué)校有關(guān)規(guī)定，依法享有和承擔(dān)由此論文（設(shè)計）產(chǎn)生的權(quán)利和責(zé)任。聲明人（簽）：2011年1月23日基于圖像處理的車牌定位算法改進(jìn)研究計算機(jī)科學(xué)系計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)張景超120071101149指導(dǎo)教師：王潤鴻講師摘要車牌自動識別是現(xiàn)代智能交通的重要組成部分，而車牌定位技術(shù)又是車牌識別系統(tǒng)的核心技術(shù)之一。原有的邊緣檢測算法是車牌識別系統(tǒng)中常用的方法之一，但在車牌識別系統(tǒng)中也檢測出了很多的噪聲點(diǎn)和造成了車牌字符的斷裂，加大了后期車牌提取和字符識別的難
3、度，降低了車牌定位的精確度。針對上述問題，對邊緣檢測算法進(jìn)行了改進(jìn)，在實(shí)際運(yùn)行中，該算法能夠簡單快速地實(shí)現(xiàn)車牌定位，取得了較好的效果和一定的抗干擾能力，并能在最大程度上保持字符的完整性?！娟P(guān)鍵詞】：車牌；邊緣檢測；算法改進(jìn)；灰度轉(zhuǎn)化；車牌定位AbstractAutomaticLicensePlateRecognitionisanimportantcomponentofmodernintelligenttransportationpartoftheplatepositioningtechnology
4、islicenseplaterecognitionsystemfornuclear.Hearttechnologies.Edgedetectionalgorithmistheoriginallicenseplaterecognitionsystem,oneofthemethodscommonlyused,butalsointhedetectionoflicenseplaterecognitionsystem.Pointsoutalotofnoiseandcauseavehiclelicensepl
5、atefracture,increasedlatelicenseplatecharacterrecognitionofthedifficultyofextractionandreducethenumberplate.Positioningaccuracy.Toaddresstheproblemofedgedetectionalgorithmisimproved,inactualoperation,thealgorithmcanquicklyandeasily.Toachievelicensepla
6、telocation,andachievedgoodresultsandacertainanti-interferenceability,andtothemaximumextentpossibletomaintaintheintegrityofcharacter.【Keywords】：plate;Withdrawedge;grayconversion;licenseplatelocation；目錄1引言1.1研究的目的和意義11.2發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用21.3本文內(nèi)容及主要工作22相關(guān)知識2.1位圖的基
7、礎(chǔ)知識32.2位圖的基本操作32.3車牌的基本特征42.4車牌定位的工作原理52.5要達(dá)到的設(shè)計目標(biāo)53經(jīng)典算法的分析3.1灰度轉(zhuǎn)換算法63.2灰度均衡算法63.3Roberts邊緣檢測算法73.4圖像二值化處理算法73.5車牌定位算法的分析與研究83.6車牌區(qū)域分割提取94改進(jìn)算法的分析4.1灰度轉(zhuǎn)換算法94.2灰度均衡算法104.3經(jīng)典Sobel邊緣檢測算法124.4對Sobel算法的改進(jìn)設(shè)計134.5采用邊緣跟蹤的方法來排除噪聲點(diǎn)144.6車牌定位算法的分析與研究144.7車牌區(qū)域分割提取1
8、55改進(jìn)算法的實(shí)現(xiàn)5.1功能模塊圖165.2主要函數(shù)功能流程圖及主要代碼說明175.2.1灰度算法的實(shí)現(xiàn)175.2.2圖像均衡化算法的實(shí)現(xiàn)175.2.3Sobel邊緣檢測算法的實(shí)現(xiàn)185.2.4降噪算法的實(shí)現(xiàn)205.2.5車牌定位算法的實(shí)現(xiàn)206實(shí)驗結(jié)果與調(diào)試分析6.1窗體的功能簡介與使用說明246.2用例調(diào)試結(jié)果及分析286.3開發(fā)與運(yùn)行環(huán)境317總結(jié)與展望7.1工作總結(jié)327.2設(shè)計心得327.3工作展望33致謝34參考文獻(xiàn)351引言近幾年來，車牌識別技術(shù)成為了1個熱門。對汽車
