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原文传递 基于颜色特征的车牌定位与分割技术研究
论文题名: 基于颜色特征的车牌定位与分割技术研究
关键词: 颜色特征;车牌定位;分割技术;车牌识别系统;智能交通
摘要: 在智能交通领域,针对车辆管理的规范化、智能化等需求,车牌识别系统(License Plate Recognition,LPR)已经成为计算机视觉和人工智能重要的研究课题之一,并具有广阔的应用前景。
   车牌识别系统主要包括图像采集与预处理、车牌定位与分割、字符识别三大模块。本文针对车牌定位与分割,提出了一种快速可靠的解决方案,为后续的准确识别奠定基础。论文首先对车牌识别影响非常重要的图像预处理技术进行研究,包括图像的灰度均衡和噪声处理,以此提高图像质量,便于后续车牌内容的精确分割。其次,在分析已有车牌定位技术基础上,根据国内车牌字符纹理、形状和颜色等特征,提出一种基于HSV颜色空间与彩色纹理特征相结合的车牌粗定位方法;并根据车牌的先验知识,采用颜色对校验的方法确认车牌所在区域,从而快速的实现了车牌定位。最后,在车牌定位的基础上,采用基于投影特征值的方法对车牌字符进行分割,有效的解决了对车牌字符的提取。本文根据上述步骤对真实的车辆图像进行实验测试,实验结果表明,本文提出的车牌定位方法速度快,准确率较高,是一种有效的车牌定位算法。
作者: 潘寒飞
专业: 光学工程
导师: 高潮
授予学位: 硕士
授予学位单位: 重庆大学
学位年度: 2012
正文语种: 中文
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