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《數(shù)字圖像處理在車牌識別中的應(yīng)用》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、數(shù)字圖像處理在車牌識別中的應(yīng)用摘要針對交通管理系統(tǒng)的信息化、智能化發(fā)展趨勢，通過對車牌特征和定位技術(shù)的探索，提出了汽車牌照字符識別系統(tǒng)。系統(tǒng)采用Radon變換對車牌進(jìn)行傾斜校正，并運(yùn)用投影直方圖進(jìn)行分析，實現(xiàn)了車牌字符的分割，眾后簡述了字符識別原理利模板匹配在字符識別中的應(yīng)用方法。由實驗結(jié)果可知，系統(tǒng)能準(zhǔn)確實現(xiàn)車牌的定位、校正、分割利識別，具冇良好的性能。關(guān)鍵詞車牌識別；數(shù)字圖像處理；模式識別；科能DigitalImageProcessingintheApplicationofLicensePlateRecognitionAbstrac
2、tForinformationandintelligentdevelopmenttrendoftrafficmanagementsystem,throughtheexplorationoflicenseplatecharacteristicsandpositioningtechnology,licenseplatecharacterrecognitionsystemisproposed?SystemadoptstheRadontransformoflicenseplatetiltcorrection,andusingprojection
3、histogramanalysis,implementationoflicenseplatecharactersegmentation,finallydescribestheprincipleofcharacterrecognitionandtemplatematchingapplicationmethodincharacterrecognition.Bytheexperimentalresults,thesystemcanrealizethelicenseplatepositioning,accuratecorrection,segm
4、entationandrecognition,hasthegoodperformance?Keywordslicenseplaterecognition;digitalimageprocessing.patternrecognition;smart1引言隨著汽車數(shù)量的增加，城市交通狀況I」益受到人們的重視，如何進(jìn)行冇效的交通管理更是成為了人們關(guān)注的焦點(diǎn)。針対此問題，人們運(yùn)用新的科學(xué)技術(shù)，相繼研制開發(fā)出了各種交通道路監(jiān)視、管理系統(tǒng)。這些系統(tǒng)通過車輛檢測裝置對過往的車輛實施檢測，提取冇關(guān)交通數(shù)據(jù)，達(dá)到監(jiān)控、管理和指揮交通的hl的。因此,智能
5、交通系統(tǒng)ITS(intelligenttrafficsystem)已成為世界交通領(lǐng)域研究的重要課題。車牌識別系統(tǒng)LPR(licenseplaterecognition)作為智能交通系統(tǒng)的一個重要組成部分，已在高速公路、城市交通和停車場等項冃的管理中占有無町取代的重要地位。它在不影響汽車狀態(tài)的情況下，山計算機(jī)自動完成車牌的識別，從而降低交通管理工作的復(fù)雜度。木文應(yīng)用圖像處理技術(shù)、車牌定位技術(shù)、車牌校正技術(shù)、車牌分割技術(shù)、字符特征提取方法和模版匹配識別技術(shù)等解決了-車輛牌照識別問題，并提岀了車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計方案。2車牌識別的原理和方法通
6、常，車牌識別過程分為圖像預(yù)處理、車牌定位、年牌校正、年牌分割和車牌識別五個部分。①圖像預(yù)處理：在整個車牌識別系統(tǒng)中，由于采集進(jìn)來的圖像為真彩圖，再加上實際釆集環(huán)境的影響以及采集硬件等原因，圖像質(zhì)最并不高，其背景和噪聲會影響字符的-正確分割和識別，所以在進(jìn)行車牌分割和識別處理之前，需要先對車牌圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理操作。②車牌定位：首先對車牌的二值圖片進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，使車牌區(qū)域形成一個連通區(qū)域，然后根據(jù)車牌的先驗知識対所得到的連通區(qū)域進(jìn)行篩選，獲取車牌區(qū)域的具體位置，完成從圖片中提取午牌的任務(wù)。③車牌校正：由于捕捉圖片的攝像頭與車身的角度問題
7、，得到的車牌圖片不是水平的。為了順利進(jìn)行后續(xù)的分割和識別，必須對車牌進(jìn)行角度校正。在此，使用了Radon變換來對車牌進(jìn)行校正。④車牌分割：首先對車牌進(jìn)行水平投影，去除水平邊框；再對車牌進(jìn)行垂直投影。通過對車牌進(jìn)行投影分析可知，與最大值峰中心對應(yīng)的為車牌中第二個字符和第三個字符的間隔，與第二大峰中心距離對應(yīng)的即為車牌字符的寬度，并以此為依據(jù)對車牌進(jìn)行分割。⑤字符識別：本文釆用模板匹配方法來對車牌進(jìn)行識別。識別過程中，首先建立標(biāo)準(zhǔn)字庫，再將分割所得到的字符進(jìn)行歸一?化，將歸一化處理后的字符與標(biāo)準(zhǔn)字庫里的字符逐一比較，最后把課差最小的字符作為
8、結(jié)果顯示出來。figure,imshow(I);title(4原始圖像');圖3.1車牌原圖本文釆用成熟的數(shù)字圖像處理技術(shù)和Matlab仿真工貝⑶，使得文中所提出的算法得以實現(xiàn)。如圖1所示為采用Matlab
