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基于形态学和纹理分析法的车牌定位与分割算法研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 车牌定位与分割的研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的研究目的和意义

1.4 论文的主要研究内容

1.5 论文的组织结构

第二章 车牌定位与分割技术

2.1 车牌图像特征

2.2 车牌定位与分割的技术难点

2.3 车牌的定位技术

2.3.1 基于车牌图像灰度信息的车牌定位

2.3.2 基于车牌纹理信息的定位

2.3.3 基于车牌颜色分析的车牌定位

2.3.4 基于车牌区域频谱特征的车牌定位算法

2.3.5 基于分类器思想的车牌定位

2.4 车牌字符的分割技术

2.4.1 垂直投影分割算法

2.4.2 基于车牌字符比例特征的匹配法

2.4.3 连通域分析法

2.4.4 其他相关分割算法

2.5 本章小结

第三章 基于三次定位过程的车牌精确定位算法

3.1 车牌预处理

3.1.1 车牌灰度化

3.1.2 车牌去噪

3.1.3 车牌边缘检测

3.1.4 形态学

3.1.5 仿真实验结果

3.2 基于三次定位过程精确定位算法

3.2.1 基于像素点统计的第一次定位

3.2.2 基于纹理分析的第二次定位

3.2.3 基于阈值法的第三次定位

3.3 三次定位算法性能分析

3.4 本章小结

第四章 基于滑动窗口思想的车牌字符分割算法

4.1 车牌二值化

4.1.1 二值化阈值选取方法

4.1.2 反色处理

4.1.3 车牌底色识别

4.2 边框和铆钉的去除

4.3 滑动窗口式字符分割算法

4.3.1 算法设计

4.3.2 基于滑动窗口的字符分割算法步骤

4.3.3 字符分割实验结果

4.3.4 滑动窗口算法性能分析

4.4 本章小结

第五章 车牌定位与分割系统设计与实现

5.1 系统设计

5.1.1 体系架构

5.1.2 类与接口设计

5.2 系统功能的实现

5.2.1 测试过程

5.2.2 系统测试结果分析

5.3 本章小结

第六章 结论及未来的工作

6.1 结论

6.2 未来的工作

致谢

攻硕期间从事的科研工作及取得的研究成果

参考文献

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摘要

车牌的定位与字符分割算法研究,在智能交通领域的车牌识别系统中占据十分重要的地位。该领域研究现有的算法针对特定环境下拍摄的图像基本都能够实现车牌的粗略定位。但是当拍摄环境比较复杂时,车牌上下左右边界的定位不够精确,效果不够理想。如果车牌定位不够精确,那么对后续的车牌字符分割与识别会造成很大困难。本文将研究车牌的精确定位与分割算法,具有重要的理论意义和应用价值。
   本研究选题来源于重庆邮电大学与重庆港宇高科技有限公司合作开发的车辆号牌的定位、分割及识别中的关键算法研究项目(E2012-03)。针对车牌识别中的车牌定位技术,提出了基于三次定位过程的车牌精确定位方法;针对车牌识别中的车牌字符分割技术提出了基于滑动窗口思想的字符分割算法;本文设计了一个车牌定位与分割系统,对系统进行了验证和性能分析。主要研究工作包括:①对车牌定位技术与字符分割技术的国内外研究现状进行阐述,描述车牌定位与字符分割算法的一些理论概念和原理,并进行分析总结。②对车牌的精确定位技术进行深入研究,在总结形态学和纹理分析两种算法性能的基础上,本文提出并设计了一种基于三次定位过程的车牌精确定位算法。三次定位分别使用形态学、纹理分析并结合阈值的方法,逐步实现车牌的由粗略到精确定位。该算法既能满足处理时间效率的要求又能够精确定位车牌。③对基于垂直投影的字符分割算法进行深入的研究,通过结合滑动窗口的思想,本文改进了传统的垂直投影法字符分割算法。该方法综合像素点统计和字符宽度来判断字符真正的间隔点,有效地改进了单个字符分割断裂的情况。④对车牌识别定位与分割系统进行研究和设计,使用基于三次定位过程的精确定位算法和基于滑动窗口的字符分割算法,最终设计并实现了车牌定位与字符分割系统。实验结果表明,该系统能实现车牌的精确定位,并且有效解决了字符分割时单个字符断裂的问题。最后,对研究工作进行了总结,并指出后续的研究方向,为进一步的实验研究开拓了思路。

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