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基于图像处理的车牌识别算法设计与实现
| 论文题名： | 基于图像处理的车牌识别算法设计与实现 |
| 关键词： | 智能交通;车牌识别;算法设计;图像处理 |
| 摘要： | 随着我国经济的飞速发展，人们的生活水平得到了极大的提高。汽车已经成为了一种日常消费品，越来越多地出现在普通百姓的家中。汽车数量的迅速增加，导致国内大中城市的交通压力不堪重负。管理部门希望可以通过研究一个智能交通系统，来全面、合理、智能的管理城市交通。作为智能交通系统的核心组成部分，车牌识别系统也引起了人们的重视，展开了多方面的研究。但无论是提出的算法还是目前市场上现有的产品都或多或少存在一些问题，对于背景较为复杂、车牌污损严重、天气状况较差等情况下获得的车牌图像识别准确率较低。因此，对于车牌识别系统展开更为深入的研究具有十分重要的理论和应用意义。 本文主要对车牌识别系统中涉及的算法进行重点研究。主要包括4个部分：车牌图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别。在图像预处理方面，主要研究图像灰度化、二值化以及图像滤波方法；在车牌图像定位方面，根据几种传统定位方法的优缺点，提出了一种将颜色特征和边缘特征相结合的定位方法；在字符分割方面，为了保证分割的准确性，首先研究了车牌图像的倾斜校正，提出了基于字符行特征的校正方法。对于校正后的车牌图像，采用基于改进水平投影的方法进行字符分割；在字符识别方面，设计了基于 BP神经网络的字符识别分类器，共包括4个子网络，分别用于识别汉字、字母、数字以及字母/数字混合的情况。最后，在这些算法研究的基础上，利用VC++6.0设计并实现了一个简单的车牌识别测试系统。 实验结果表明，本文设计的系统具有较高的可靠性，对于车牌字符的识别准确率整体处于一个较高的水平，能够到达90％以上。但是对于一些较为相似的字符识别准确率较差，在这方面需要进一步提高和完善。 |
| 作者： | 孙福才 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 王强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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