車牌識別論文：車牌識別車牌定位車牌圖像預(yù)處理字符分割模板匹配

1、割模板匹配【中文摘要】近年來，隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活水平的提高，汽車數(shù)量急劇增加，給交通控制和車輛管理帶來很大的困難，智能交通系統(tǒng)的誕生緩解了交通壓力，車牌號碼是車輛的“身份”標(biāo)識。所以，車牌識別技術(shù)已成為智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。車輛識別基于圖像處理和模式識別理論，對含有車輛牌照的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。本文從車牌定位、字符分割和字符識別三方面對車牌識別技術(shù)進行了深入研究。首先，本文研究了車牌定位模塊。采用基于顏色信息和幾何特征的車牌定位算法直接對采集到的彩色車輛圖像進行車牌的定位分割，完成車牌定位；其次，對定位分割出的彩色車牌圖

2、像進行預(yù)處理，先后對車牌圖像進行灰度化、傾斜校正、二值化、形態(tài)學(xué)處理以及去除車牌邊框和非字符區(qū)域的處理，得到僅包含車牌字符區(qū)域的二值化圖像，為車牌字符的分割做好準(zhǔn)備；再次，對車牌字符分割進行研究，采用垂直投影法對車牌字符進行分割處理，將車牌的七個字符分割出來，并作歸一化處理，使字符的大小相同，且與模板庫中的字符大小一致，為車牌字符的識別奠定了堅實的基礎(chǔ)；最后，對分割出的車牌字符進行識別，本文對傳統(tǒng)的模板匹配算法進行改進，并采用改進的模板匹配算法對分割出的字符進行識別，給出了改進算法的詳細工作過程，并用MATLAB件對該算法進行仿真實驗，結(jié)果顯示該算法具有一定的適應(yīng)性和魯棒性。另外，本文最后采用

3、了MATLAB對算法進行了仿真實現(xiàn)，并對該算法的有效性進行測試。實驗表明，大多數(shù)圖像都能夠得到預(yù)期的效果?！居⑽恼縄nrecentyears,withthedevelopmentofthesocialeconomyandtheimprovementofthepeople'slivingstandards,thenumberofcarsincreasesdramatically,whichmakesitdifficulttocontrolandmanagethevehiculartraffic.Theemergeneeoftheintelligenttransortationsyst

4、emrelievesthetrafficpressure,andthenumberofthelicenseplatesisthe“identity”signofthevehicle,sothetechnologyofthelicenseplaterecognitionisanimportantcomponentoftheintelligenttransportationsystemLicenseplaterecognitionisbasedonthetheoryofimageprocessingandpatternrecognitiontlocatesthepositionofthelicen

5、seintheimagesbyanalyzingandprocessingtheimagesofthevehiclelicenseplates,andfurthermoreitextractsandidentifysthecharacters.Thispaperstudiesthetechnologyofthelicenseplaterecognitionfromthreeaspects,includingthelicenseplatelocation,charactersegmentationandcharacterrecognition.Firstly,thepaperstudiesthe

6、moduleoflicenseplates.Thismoduleaccomplishesthelicenseplatelocationbyadoptingthelicenseplatelocationalgorithmbasedoncolorinformationandgeometricfeatures.Secondly,thepaperpreprocessesthelocatedlicenseplateimages.Itadoptskindsofmethodstoprocessthelicenseplateimages,includingcolorplateimagegrayscale,ti

7、ltcorrection,binarization,morphologicalprocessing,theremovaloflicenseplateframesandtheprocessofnon-characterregions,andthenobtainsthebinarylicenseplateimagesonlycontainingcharacterregions,whichmakespreparationsforthecharacterssegmentation.Onceagain,thepaperstudiesthecharactersegmentation.Itsegmentst

8、hesevencharactersoflicenseplatebyprojectionalgorithm,andmakesthemhavethesamesizewiththecharactersintemplatelibrarybynormalizedprocessing,whichlaysasolidfoundationforthecharacterrecognition.Finally,thesegmentedlicenseplatecharactersarerecognizedinthepaper.Itadoptstheimprovedtemplatematchingalgorithmtorealizethecharactersidentification,andintroducestheimplementofthealgorithmindetail,andutilizestheMATLABtosimulatetheexperimentsofthealgorithm,theresultsshowthatthealgorithmhasacertainadaptabilityandrobustnessnadditi