基于投影法和数学形态学的车辆牌照识别系统

摘要

当今社会，经济的高速发展导致汽车拥有量的急剧增加，交通运输越来越成为经济发展的瓶颈，为了解决日益严重的交通拥堵、交通事故以及环境污染等诸多问题，世界各国更加重视运用高新技术系统来解决道路交通管理与控制问题，这就是智能化的运输系统ITS(IntelligentTransportSystem)。 车牌识别技术涉及数字图像处理，计算机视觉，模式识别，人工智能等多个领域，其关键技术包括车牌定位、字符分割和字符识别等。 车辆牌照识别系统LPRS(LicensePlateRecognitionSystem)是ITS中的重要组成部分，它以车牌号码的自动识别为基础，可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警等，与传统的车辆管理方法相比，它大大提高了管理效率与水平，节省了人力、物力，实现了车辆管理的科学化、规范化，因而广泛应用于车辆管理、监控等各种场合。 车牌识别系统原理首先对原始图像进行转换、压缩、增强、水平校正等预处理，再用边缘检测法对牌照进行定位与分割，而字符识别多采用结构模式识别、统计模式识别及二者的结合的方法，多种预处理与识别技术有机结合以提高系统识别能力。本文致力于车牌识别中若干关键技术的研究。 本文基于图像处理的相关理论，结合计算机视觉和模式识别技术对车牌自动识别技术进行了深入研究和分析，总结出图像二值化、最小偏差滤波等图像预处理方法，很好的消除噪声，强化了车牌区的纹理特征；通过对车牌图像的自身特征分析提出了基于投影法和形态学梯度的车牌定位方法，这种方法都能较准确的分割车牌；在此基础上，利用一种超线性BP神经网络识别车牌英文字母和数字。

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引 言

1车牌识别系统相关技术

1.1车牌识别系统整体结构

1.1.1系统结构

1.1.2车牌识别模块

1.2车牌定位概述

1.2.1我国车牌类型及特点

1.2.2车牌定位技术简介

1.3字符分割技术

1.3.1车牌图像二值化

1.3.2基于递归回扫的车牌字符分割

1.4字符识别技术

1.4.1常用OCR方法

1.4.2字符预处理

1.4.3汉字识别

1.4.4数字字母识别

2基于投影法和形态学梯度的车牌定位方法

2.1车牌图象的预处理

2.1.1图像预处理

2.2基于投影法和数学形态学梯度的车牌定位方法

2.2.1基于投影法的车牌分割

2.2.2数学形态学及形态学梯度

2.3字符处理

2.3.1改进的多阈值动态二值化方法

2.3.2字符预处理

3系统的实现

3.1车牌定位实现

3.1.1图象的滤波与锐化的实现

3.2车牌字符分割实现

3.2.1改进的多阈值动态二值化方法

3.2.2基于Hough变换的车牌倾斜矫正

3.3车牌的字符识别

3.3.1基于最小距离的车牌汉字识别的实现

3.3.2基于BP神经网的字母和数字识别算法

4系统测试

4.1用形态学梯度方法获得车牌精确边界

4.2超线性BP神经网络对字母和数字识别算法

4.3实验结果

4.4应用范围

结 论

参考文献

致 谢