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运动模糊车牌图像恢复、定位与校正的研究
| 论文题名： | 运动模糊车牌图像恢复、定位与校正的研究 |
| 关键词： | 车牌自动识别;运动模糊距离;图像预处理;车牌定位;神经网络识别 |
| 摘要： | 随着计算机和数字图像处理技术的发展，车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分。 运动模糊图像车牌识别系统的关键技术在于数字图像预处理技术、车牌定位技术和智能字符识别技术。本文应用运动模糊方向和尺度检测算法、车牌定位技术、字符分割技术、神经网络识别技术等来解决车牌识别问题。确定车牌识别的环节与流程，根据各环节要求实现的功能，筛选方法和算法，对关键环节和算法通过实验，进行比较分析，对有关算法进行了改进或提出新的算法。 首先，基于图像的方向微分原理以及基于自相关的点扩散函数尺度鉴别的原理，提出了求极值的优化算法，准确而迅速的鉴别出运动模糊参数(运动模糊方向和运动模糊距离)。 其次，对基于车牌灰度分布特征的车牌定位算法作了改进，扩大了分割区域的宽度，综合其他方法如霍夫变换等对可能产生的多个候选区域进行筛选判别，使之对发生倾斜的车牌或者背景较为复杂的车牌图像也能正确分割。 再次，基于单应性矩阵方法研究了图像校正技术。该方法的关键问题在于边缘检测及寻找边缘的交点。本文针对发生倾斜或仿射形变的车牌图像的校正提出了一种自动化的边缘提取算法。该方法通过对霍夫变换得到的直线进行合并、分类、排序等方法来自动获取图像边缘并计算相应的交点。对校正后的图像因为长宽比例不同而产生的问题，作了分析和相应处理。该方法保留了单应性矩阵恢复算法的方便性，同时速度更快，取得的效果也比较良好。 最后，针对字符分割，提出了一种剔除车牌边框的算法，该方法能够有效的除去车牌图像的边框，利于后续的字符分割。 |
| 作者： | 杨大力 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 翁正新 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 上海交通大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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