基于圖像處理技術的車牌識別方法研究與實現(xiàn).pdf

1、伴隨著社會的進步，我國的汽車工業(yè)由弱到強逐漸走向了繁榮。與此同時，這也帶來了巨大的挑戰(zhàn)：道路交通壓力劇增，城市擁堵，行車安全等諸多問題接踵而至。為了讓我們城市交通變得更順暢，出行更便捷，智能交通系統(tǒng)（Intelligence Transport System, ITS）越來越受到人們的關注。車牌識別系統(tǒng)（License Plate Recognition System, LPRS）是智能交通系統(tǒng)的核心技術之一，也是模式識別與智能控制技術

2、在ITS中的重要應用。其中涉及到數(shù)字光學、數(shù)字圖像處理、計算機視覺等多個領域，廣泛地使用于公路自動收費（Electronic Toll Collection, ETC）、停車場智能管理、道路車流統(tǒng)計以及電子警察等。由此可見，深入研究車牌識別系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實意義。
　　本文設計的車牌識別系統(tǒng)分由四個部分組成，分別是車牌定位提取、車牌傾斜檢測和校正、字符分割算法和字符識別算法。不僅學習了常用的圖像處理手段，還深入研究了車牌識別的相關

3、算法，提出了一些行之有效的改進措施。在此基礎上，開發(fā)完成了車牌識別系統(tǒng)。本論文的內容主要由以下幾個部分組成：
　　一、介紹了國內外車牌識別系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和研究意義，并具體指出我國在車牌識別技術中面臨的技術難點。
　　二、在車牌定位算法中引入了常用的圖像處理方法，為進一步對車牌圖像進行加工處理，先將彩色圖像轉變?yōu)榛叶葓D像，這樣可以提高系統(tǒng)運行速度，縮短運行時間。對于要定位的車牌，首先利用邊緣檢測算子提取邊緣，通過對比分析Rob

4、ert算子和Sobel算子得出，經(jīng)過改進之后的Robert算子具有更加優(yōu)越的邊緣檢測性能。然后，我們利用圖像形態(tài)學開閉運算可以定位提取到車牌的位置。
　　三、拍攝到的車牌圖像不一定剛好水平，此時我們需要對其進行檢測。介紹了Hough變換和Radon變換兩種檢測傾斜的方法，算法實現(xiàn)上采用了檢測效果較好的 Hough變換。隨后，對出現(xiàn)傾斜的車牌進行校正運算，得到水平放置的圖像。
　　四、對于完成車牌定位，并且執(zhí)行完傾斜檢測和校正