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《鑒于基于復(fù)雜背景下的多車牌定位與識別關(guān)鍵技術(shù)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文基于復(fù)雜背景下的多車牌定位與識別關(guān)鍵技術(shù)研究姓名：劉一穎申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：詹永照20090522江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文捅要車牌識別系統(tǒng)(LPR)是智能交通系統(tǒng)的核心組成部分，廣泛應(yīng)用于交通部門的違章檢測(電子警察)、高速公路自動收費和智能停車場管理等方面。車牌識別系統(tǒng)主要包含車牌定位、字符分割、車牌字符識別三個主要部分，綜合了模式識別、人工智能、計算機(jī)視覺和數(shù)字圖形圖像處理等多個學(xué)科領(lǐng)域。本文針對復(fù)雜環(huán)境多車牌定位及識別相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究，主要工作包括：(1)車輛圖像識別前進(jìn)行預(yù)處理工作。在車輛
2、圖像灰度化后，通過對多種清晰化方法的比較，提出了一種插值自適應(yīng)直方圖均衡化和高斯濾波相結(jié)合的方法，對復(fù)雜環(huán)境下車輛圖像進(jìn)行清晰化，最后用垂直算子進(jìn)行邊緣檢測，更有利于多車牌的定位。(2)提出了一種基于感興趣區(qū)域的多車牌自動定位算法。該算法首先根據(jù)車牌邊緣問距特征進(jìn)行粗定位，把粗定位的結(jié)果作為感興趣區(qū)域；接著再根據(jù)車牌區(qū)域灰度變化和車牌紋理特征，對“感興趣區(qū)域"進(jìn)行多層檢測，進(jìn)一步確認(rèn)車牌區(qū)域；并對定位后的車牌進(jìn)行傾斜矯正。該算法能對圖像中多個車牌定位，且定位準(zhǔn)確率高，定位速度快。(3)提出了一種基于改進(jìn)的彈性模板匹配法對車牌數(shù)字字母進(jìn)行識別
3、。該算法將每一個模板在待識別圖像中的某個小范圍內(nèi)進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊苿雍妥冃?，并計算兩者之間的最小歐氏距離；當(dāng)所有模塊都按相同的算法與待識別圖像匹配完，具有最小歐氏距離的匹配則為最佳匹配，視為最終的匹配結(jié)果。該算法能很好解決實際應(yīng)用中的車牌圖像字符變形、缺損等情況帶來的問題，并同時與Gabor漢字特征提取識別方法相結(jié)合對車牌字符進(jìn)行有效識別。(4)采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計方法實現(xiàn)了車牌識別的原型系統(tǒng)，從實際運行中驗證了上述方法的有效性。關(guān)鍵詞：車牌定位；車牌識別；邊緣檢測；邊緣間距；實時性；感興趣區(qū)域；Gabor；漢字特征江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文Abstra
4、ctLicenseplateRecognition(LPR)isthekernelresolutionofIntelligentTransportSystem(ITS)．Itiswidelyusedinthetollstation，automaticpaymenthighwayfee，parkinglotmanagement，etc．LPRcontainsthreesections--licenseplatelocalization，charextractionandcharrecognition．Itintegratedtechnolog
5、iessuchaspatternrecognition，artificialintelligence，computervisionandimageprocessing，etc．ThemainresearchesaboutMulti—licensePlateLocationandRecognitionUnderComplexScenesofvehiclelicenseplateanditscorrespondingtechniqueinthispaperareasfollows：(1)Thepre-processingofvehicleima
6、geisbeforecharacterrecognition．Aftergray—scaleforvehicleimageandcomparisonstoavarietyofclearmethods，thispaperproposesacombinationmethodofinterpolationself-adaptedhistogramequalizingandtheGaussianfiltering．Themethodmakesthevehicleimageclearlyincomplexenvironment．Finallypape
7、rexecutestheedgedetectionbyverticaloperator，whichisbeneficaltothemulti-licenseplatelocalization．(2)Analgorithmofmulti-licenseplateautomaticlocationingbasedontheROIisproposed．Firstofall，theplateWascrudelocatedaccordingtothedistanceofitsedgesspacingcharacteristic，andtheresul
8、tisusedasROI．Secondly，accordingtogray-scalechangesandtexturecharacteristicoflicenseplate，
