快速车辆牌照定位识别方法的研究

摘要

本文提出了一个完整的车牌照识别方法。主要内容包括综述了国内外流行的车辆牌照识别技术，分别介绍了车辆牌照系统的每一个组成部分和国内外的识别方法。采用了基于灰度图像的二值化算法对图像进行二值化，提出了基于连通域搜索的车牌照粗分类算法，根据车牌照本身的特点，提取了车辆牌照区域特征，采用BP神经网络对车牌进行精确定位。 本文还采用了面向车牌的基于彩色模型的车牌区域二值化算法进行车牌区域的二值化。提出了结合垂直投影和连通域对车牌区域进行字符切分，很好的解决了字符粘连和过度切分的问题。切分结束后提取字符的加权组合特征，利用模板匹配法进行车牌照字符识别。

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1课题背景及其理论与实际意义

1.2国内外车辆牌照识别系统的发展与现状

1.3国内外车辆牌照识别技术综述

1.3.1实时图像的采集

1.3.2图像的预处理

1.3.3复杂背景下的车辆牌照检测和定位

1.3.4字符切分

1.3.5字符识别

1.4现有车辆牌照识别系统存在的不足与改进的难点

1.5本文的主要内容及章节安排

第2章复杂背景下车辆牌照区域的检测与定位

2.1车辆牌照区域的检测与定位方法概述

2.2图像的预处理

2.2.1 RGB颜色模型

2.2.2彩色图像转换成灰度图像

2.2.3灰度图像的增强

2.3基于灰度图像的二值化

2.4车牌区域的粗定位

2.4.1标记二值图像的8连通区域

2.4.2车牌照区域的粗定位

2.5车辆牌照区域的特征提取

2.5.1图像归一化

2.5.2图像特征提取

2.6基于BP人工神经网络的分类器设计

2.6.1人工神经网络简介

2.6.2基于BP神经网络的分类器设计

2.7实验及结果分析

2.8本章小结

第3章面向车辆牌照的字符切分

3.1基于彩色HSI模型面向车牌的二值化

3.1.1 HSI彩色模型

3.1.2面向车牌的彩色二值化

3.2常用的车牌字符切分算法

3.3垂直投影法与连通域法相结合的切分方法

3.3.1切分算法

3.4实验及结果分析

3.5本章小结

第4章车牌照字符识别

4.1车辆字符识别方法概述

4.2字符图像预处理

4.2.1去除干扰噪声

4.2.2归一化

4.3特征提取

4.3.1常用的字符特征

4.3.2提取加权的组合特征

4.4分类器设计

4.5实验及结果分析

4.6本章小结

第5章实验结果

5.1实验系统构成

5.2实验设计及识别结果

5.3实验结果分析

结论

参考文献

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致谢