基于圖像處理的車牌識別算法研究與仿真.pdf

1、車牌自動識別技術(shù)(Automatic Plate Identification Technology)作為智能交通系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)技術(shù)之一，是實現(xiàn)交通管理智能化和車輛檢測系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。車牌識別技術(shù)的發(fā)展迅速，已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在車輛管理、高速公路收費系統(tǒng)和公路自動化監(jiān)督系統(tǒng)中。而且基于圖像處理的車牌識別算法在車牌識別技術(shù)中應(yīng)用最為廣泛。但是在現(xiàn)有的圖像處理的車牌識別算法中，尚存在識別率低和識別速度慢等問題，尤其是在復(fù)雜背景下，由于光照和氣

2、候造成的車輛牌照圖像模糊等問題，更是現(xiàn)在車牌識別算法中研究的重點。
　　 本文主要依據(jù)圖像處理的基本理論，對車牌識別的中的車牌定位算法、車牌字符分割算法、車牌字符識別算法進行了分析、研究和改進。首先，本文設(shè)計了基于紋理特征的矩形排除車牌定位算法。該算法可以有效地解決在復(fù)雜背景下的誤定位現(xiàn)象和定位不夠準確的問題，而且可以比較快速地排除非車牌區(qū)域，最后通過車牌的紋理特征來實現(xiàn)車牌區(qū)域的準確定位。其次，本文在針對去除邊框鉚釘和抑制干擾

3、噪聲的問題上，設(shè)計了基于邊緣特征的跳變統(tǒng)計算法，該算法可以準確地去除邊框和鉚釘，為下一步的字符分割提供基礎(chǔ)。同時，設(shè)計的像素值投影車牌分割算法可以有效地去除字符分割前的干擾，達到字符的準確分割。最后，在車牌字符識別算法的研究中，本文將傳統(tǒng)的模板匹配算法和支持向量機算法相結(jié)合。這兩種算法的結(jié)合可以彌補彼此的不足，尤其是支持向量機的字符識別算法在對缺損字符的識別中，可以達到較好的效果。改進后的字符識別算法在進行了大量的實驗后，最后在車牌字符