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基于数字图像处理的车牌识别研究
| 论文题名： | 基于数字图像处理的车牌识别研究 |
| 关键词： | 车牌识别;数字图像处理;Matlab接口;交通工程 |
| 摘要： | 车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术，它在交通监视和控制中占有很重要的地位，已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛，例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制等等。 车牌识别一般可以分为车牌的定位、牌照上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。本文研究了进行车牌识别的各项关键技术，在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上，最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。在车牌定位上，本文根据车牌图像在HSV色彩空间各分量的取值范围规律，首先对符合该取值范围的像素进行色彩过滤，然后利用数学形态学进行处理，形成多个符合车牌颜色特征的连通区域。接下来，分别根据车牌的形状特征和车牌上字符的纹理特征，逐步对得到的连通区域进行分析和排除，从而得到车牌区域。该定位方法优点是可以过滤掉车牌临近区域那些颜色、纹理与车牌特征不符合的干扰纹理，如栅格、边框等。在字符分割阶段，本文在进行了车牌的倾斜矫正和确定了车牌字符的上下边界后，主要借助相关的投影信息和先验知识来确定每个字符的分割位置，并针对断裂和粘连字符进行了简单而有效的处理。对于单个字符的识别问题，我们在进行必要的预处理后采用改进的BP神经网络来进行单个字符的识别。 由于在车牌识别中用到的算法一般都比较复杂，直接用高级语言编程很困难，所以本文通过编写VC++与Matlab的接口来实现算法编程，并且最终编写的程序可以脱离VC++和Matlab平台独立运行。Matlab的编程高效而灵活，它具有强大、丰富的内置函数，并且其在图像处理方面的应用有着独特优势。通过接口来调用我们在Matlab下编写好的函数，这样做能够使我们从繁琐的编程工作中解脱出来，从而可以集中精力进行车牌识别算法的研究。 |
| 作者： | 陈永超 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 李汉强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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