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原文传递车牌定位算法的研究

论文题名：	车牌定位算法的研究
关键词：	车牌识别;车牌定位;垂直信息提取;Top-hat变换;二进小波变换
摘要：	车辆牌照识别系统(LPR)作为一个专用的计算机视觉系统，能够自动地摄取车辆图像并识别出车牌。LPR系统的研究涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别与人工智能等多个技术领域，其关键技术包括车牌定位、字符分割、字符识别等。其中车牌定位是指将车牌区域从车辆图像中定位并分割出来，为后续操作提供了输入信息，是整个车牌识别系统的基础。　　本文在详细研究了国内外各种具有代表性的车牌定位方法基础上，结合中国车牌的特点提出了三种不同的车牌定位方法：　　 ①.《一种基于Top-hat变换的多车牌定位改进方法》：此方法以数学形态学为基础，用Top-hat变换来提取车牌信息，再通过平滑、二值化、垂直信息提取、连通、密度计算等多个操作完成车牌定位。　　 ②.《基于二进小波变换的多车牌定位算法》：以图像二进小波变换后的垂直方向高频子带为基础，通过后续去伪定位操作来精确定位车牌，实验表明此方法定位效果要远远好于传统的小波定位方法。　　 ③.《基于压缩域的多车牌定位技术》：该方法以JPEG格式的车牌图像中的DCT系数为研究对象。根据DCT变换的特性，从每一个8×8模块的DCT系数选取了6个代表此模块的纹理密度用以描述该模块的垂直纹理和对角纹理。再结合车牌自身纹理的特征来定位车牌。　　这三种方法各有优劣，适合于不同要求的车牌定位系统中。基于Top-hat变换的车牌定位实现简单，定位效果较好，适用范围广，通用性强，适用于实时的交通系统中。基于二进小波的车牌定位方法效果最好，但运算较复杂，耗时较多，适用于后台运作的交通系统中。基于压缩域的车牌定位方法，从压缩域出发，利用JPEG文件中DCT系数来获取交通图像中的车牌纹理特征，缩短了定位时间，且定位效果优于传统的定位算法。
作者：	国庆
专业：	计算机应用技术
导师：	尚赵伟
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆大学
学位年度：	2010
正文语种：	中文