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基于超分辨重构和小波定位的车牌识别算法研究
| 论文题名： | 基于超分辨重构和小波定位的车牌识别算法研究 |
| 关键词： | 车牌识别算法;超分辨重构;小波变换;字符模态 |
| 摘要： | 随着国民经济的日益发展，各种车辆迅速增加。采用智能交通管理系统(ITS)已成为当前公路交通、城市交通管理的主要手段和发展方向，而车牌自动识别技术又是智能交通管理系统中的核心部分。一个典型的车牌识别系统由三部分组成:车牌定位，车牌字符分割，车牌字符识别。本文的研究重点主要集中在车牌图像的超分辨重建及基于小波变换的车牌定位这两个部分。 车牌图像的超分辨重建。由于相机和车辆之间的相对运动，使得拍摄到的图像模糊而且噪声很多，因此对车牌图像进行超分辨率重建具有非常重要的意义，本文分析了超分辨重建的传统重建方法，提出了基于学习的超分辨应用于车牌。经过大量的理论论证和实验仿真，得了比较理想的实验效果。 基于小波变换的车牌定位。本文提出了一种新的车牌定位方法，首先基于灰度图像处理实现车牌粗定位，然后基于彩色图像处理实现车牌精定位。粗定位过程利用小波变换提取车牌的边缘特征，实现了车牌区域在整幅图像中行列位置的粗略确定;精定位过程充分利用车牌的颜色信息特征，确定了车牌在整幅图像中的精确行列位置。 另外本文在字符分割环节主要采用二值化、倾斜校正等传统的图像处理技术将车牌字符从得到的车牌区域中一一切分出来，形成单个的字符区域。在字符识别环节本文提出了一种新的字符模态识别方案来实现对字符图像的识别、非字符图像的拒识别。 本文的研究，采用了超分辨重构、小波定位等方法，已经获得了较为理想的效果，但是，还可以从图像降质模型识别、倾斜校正算法等方面，进行深入研究，可以进一步提高车牌识别算法的准确度、可靠性。 |
| 作者： | 叶蓁 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 黄联芬 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 厦门大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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