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基于灰度梯度与数学形态学的车牌定位与分割研究
| 论文题名： | 基于灰度梯度与数学形态学的车牌定位与分割研究 |
| 关键词： | 灰度梯度;数学形态学;汽车牌照识别系统;字符分割;算法;先验知识;车牌识别系统;倾斜;光照不均;准确率;图像;交通管理系统;二值图;城市交通状况;抗干扰能力;计算机技术;直方图;字符识别;准确定位;知识结合 |
| 摘要： | 随着汽车数量的增加，城市交通状况日益受到人们的重视，人们运用计算机技术，相继研究出各种交通管理系统，其中就包括汽车牌照识别系统。目前汽车牌照识别系统已经成为现代交通工程领域的重点和热点问题。 车牌识别分为车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分，目前车牌识别系统已经有比较广泛的应用，但由于车牌上的字符受到噪声、模糊、光照不均、车牌倾斜等影响，容易出现误分割与误识别。因此对车牌识别的进一步研究是非常有必要的。本文主要对车牌定位、字符分割两个方面进行了研究，并取得一定成果。 本文提出了基于灰度梯度与数学形态学的车牌定位算法。该算法通过对图像进行灰度梯度处理形成二值图后，利用数学形态学的闭运算、腐蚀运算以及膨胀运算勾画出车牌候选区域，再通过比较先验知识定出车牌区域。 本文提出了基于先验知识结合投影法与Hough变换的车牌分割算法。该算法通过对车牌图像进行前期处理成为二值图后，利用了车牌的先验知识进行垂直分割，结合Hough变化与直方图等理论进行水平分割，最终输出七个字符的准确位置信息。该算法对环境要求不高，具有较高的分割准确率。 由于车牌上的字符受到噪声、模糊、光照不均、车牌倾斜等影响，定位分割比较困难。车牌大角度倾斜以及光照太强会影响车牌的准确定位，车牌在图像中倾斜角度过大、车牌十分模糊会影响分割效果，造成误分割。本文提出的算法对这些影响有一定的抗干扰能力，但在高复杂背景下车牌定位的准确率、提高算法的适应性等方面还需进一步研究。 |
| 作者： | 吴锐珍 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 许勇;马丽明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华南理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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