基于图像边缘处理和模糊识别的车牌识别方法

摘要

随着现代社会交通工具的发展,交通控制系统显示出越来越重要的作用.传统的交通控制系统主观因素比较强,经常出现错误,容易引起纠纷,并且效率比较低.人民生活水平的提高使交通工具在数量上急剧增加,传统的交通控制系统显现了出较大的局限性,无法控制交通堵塞,车辆违章等实际问题.20世纪下半叶,计算机技术、人工智能和图像处理等技术的高速发展,逐渐出现了智能交通技术.汽车数量的增加,交通流量的日益增大使智能交通控制的一个重要组成部分一车牌识别系统越来越引起人们的重视.车牌自动识别技术自1988年提出以来,受到了人们的广泛关注,它可以应用于公路和桥梁收费站、公路流量观测站、城市监控系统、港口和机场、停车场等车牌认证的实际交通系统中,以提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度.车牌识别系统最基本的要求是快速准确.该文研究和分析了一种基于边缘处理和模糊识别的快速车牌识别系统.第一章介绍了智能交通控制系统的特点和主要应用.第二章给出了传统车牌识别系统的主要步骤,并对实现各个步骤采取的各种方法做以简单的介绍.第三章阐述了车牌识别系统中用到的图像处理、图像边缘处理和模糊识别方面的知识.第四章应用图像处理、图像边缘处理和模糊识别方面的知识,给出了基于边缘处理和模糊识别的快速车牌识别的主要步骤.第五章对算法进行分析,该部分主要对算法的构成,以及计算量、计算时间、和准确率等方面进行了分析,并分析了某些结果没有成功的原因.车牌识别系统最基本的要求是快速准确,该文算法简单、快速、准确率高,该系统已经通过测试,满足车牌识别系统实时性、通用性、和准确性的要求,具有一定的应用价值.

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第一章智能交通系统简介

1.1智能交通介绍

1.2智能交通系统的形成和应用举例

第二章车牌识别概述

2.1车牌识别简介

2.2车牌识别系统组成

2.3车牌识别主要步骤介绍

2.3.1图像处理

2.3.2车牌定位

2.3.3图像校正

2.3.4车辆牌照中的字符识别

第三章数字图像处理和模糊识别基础

3.1图像处理基础

3.1.1彩色图像的颜色模型

3.1.2像素间的基本关系

3.1.3图像边缘处理

3.1.4文本图像的二值化

3.2模糊识别基础

3.2.1模糊集和隶属度

3.2.2贴近度与模糊识别

第四章基于图像边缘处理和模糊识别的车牌识别方法

4.1车牌的粗定位

4.1.1颜色突变

4.1.2灰度突变

4.2车牌的精定位及校正

4.2.1车牌的精定位

4.2.2车牌区域的校正

4.3车牌中字符的分割(提取字符)

4.4车牌的字符识别

第五章算法的设计、流程图及系统测试

5.1算法设计

5.1.1算法设计原则

5.1.2算法设计及流程图

5.2性能测试

5.2.1测试的系统环境

5.2.2算法各个阶段的结果分析

附录

参考文献

致谢