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基于自适应形态学的车牌定位算法及字符分割的研究
| 论文题名： | 基于自适应形态学的车牌定位算法及字符分割的研究 |
| 关键词： | 交通管理;车牌识别;车牌定位算法;字符分割;计算机视觉;自适应形态学 |
| 摘要： | 随着现代社会和经济的快速发展，机动车辆的普及已成为一种趋势。但是在汽车数量大大增加的同时，我国的道路交通环境却没有得到相应地提高，交通管理方式也相对滞后，这也使得城市的交通压力越来越大。为了更加有效地对城市交通进行管理，智能交通系统已成为城市交通现代化管理的主要发展方向。车牌识别作为模式识别和计算机视觉在智能交通领域内的重要技术，是智能交通系统的核心环节之一。它应用范围广泛，能够提高工作效率、节约管理成本，具有极大的研究价值和经济价值。本文在研究前人所得的基础上，对车牌定位、倾斜校正和字符分割等问题进行了系统地研究，本文的主要工作有： (1)在深入研究并总结了国内外学者的研究成果和经验以后，本文提出了一种基于自适应形态学的车牌定位算法。该算法在传统形态学定位算法的基础上加以优化和改进，充分利用车牌区域存在大量边缘点这一稳定的特征，在采用数学方法突出边缘信息之后对传统算法的定位流程进行了优化，使用连通区域分析和填充的方法去除明显的非车牌区域，再构造局部自适应形态学结构元素对图像进行形态学处理，很好地解决了传统形态学定位中结构元素选取困难的问题。 (2)为了更加准确地分割车牌字符，在分割字符以前本文对车牌图像做了预处理，包括使用旋转水平投影法对车牌图像水平倾斜进行校正；去除掉车牌上下边框以及上下边框与字符之间的多余区域；使用旋转垂直投影法对车牌图像垂直倾斜进行校正；去除掉车牌左右边框以及左右边框与字符之间的多余区域等工作。 (3)本文对传统的垂直投影分割字符的方法进行了一定程度上的改进，设计了一种以间隔符区域为分割起始点，垂直投影与字符特征相结合的方法，利用分割点在垂直投影中的特殊性质将车牌图像所包含的汉字、数字、字母分割出来，成为单独、清晰的字符。 实验结果证明：本文所提出的基于自适应形态学的车牌定位算法能够准确地定位出车牌所在区域，并将之提取出来；对车牌图像采取的各种预处理简单有效，能够大大降低字符分割工作的难度。最后，车牌字符分割方法的设计逻辑合理，容易理解，分割效果理想，为字符识别工作奠定了坚实的基础。 |
| 作者： | 吴林 |
| 专业： | 计算机软件与理论(软件工程) |
| 导师： | 杨丹 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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