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基于视频的嵌入式车牌识别系统的研究
| 论文题名： | 基于视频的嵌入式车牌识别系统的研究 |
| 关键词： | 车牌识别;嵌入式系统;视频图像;超分辨率重建法;多高斯模型 |
| 摘要： | 随着城市交通压力的不断增加，智能交通系统受到了人们越来越多的重视。其中车牌识别系统是智能交通系统中的重要组成部分，有着十分广泛的应用。本文研究了基于视频输入的嵌入式车牌识别系统实现的一些问题，包括了硬件结构，软件实现，并在车辆检测的背景重建和车牌识别中的图像增强方面提出了自己的算法。本文的主要内容如下： 本文首先分析了当前车牌识别系统的实现，提出将车辆检测与车牌识别融合在一个系统中，从而简化硬件设计并且能节约成本。 然后，本文改进了车辆检测过程中的背景重建算法。在分析现有背景重建算法在场景亮度快速变化的情况下出现的问题，对它们进行了改进。新的算法先将场景图像分为相互重叠的图像子块，对每个子块分别使用多高斯模型建模。对块均值和方差分别使用动态和静态两种阈值进行分类，以便模型能适应当前的亮度变化。输出时，对每个字块中将要选为背景的那层图像进行增益补偿和线性混合以消除子块间边缘，得到当前帧的背景。通过比较实验也证明了该算法在不同的环境和亮度变化下均能取得较好的效果。 接着，本文利用视频图像能获得多幅车牌图片这一特点，提出了使用超分辨率重建方法增强车牌图像。选用了基于正则化的超分辨率重建算法，以各向异性扩散模型进行先验约束，并使用了在重建迭代过程中交替进行配准的方法，以提高配准正确率。对重建后的图像，使用了模板匹配法对超分辨率后的图像和原始图像分别进行字符识别。实验结果表明，超分辨率增强对识别率的提高是有利的。 最后，本文提出了车牌识别系统的整体设计方案，包括硬件的选择和结构，软件系统的流程等。 |
| 作者： | 陈建恺 |
| 专业： | 信号与信息处理 |
| 导师： | 陈继荣 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国科学技术大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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