【正文】 城市交通 ( 治安 ) 方面有了一定的應用。從一些產(chǎn)品的解決方案來看，實際使用時 一般 仍然需要人工復核 。據(jù)統(tǒng)計，目前我國車牌識別產(chǎn)品 主流供應商 ( 如北京漢王科技、昆明利普視覺、上海高德威、沈陽聚德、北京信路威等公司 )的 產(chǎn)品有一半左右是應用在此領域。 方案考慮了漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字的不同特點，分別提取漢字、字母和數(shù)字的分類特征，并選擇不同的分類識別方法。 采用這種 方 法 能 在一定程度上解決車牌定位 依 據(jù)的 共性特征信息 選擇 的問題 。由于 在 實際使用 場合 中，所 采集圖像的內(nèi)容和質(zhì)量的變化非常復雜 ， 給車牌圖像識別技術的應用和發(fā)展帶來了很大的困難 。 本文圍繞著開放或半開放采集環(huán)境中的車牌圖像特點，對車牌圖像自動識別系統(tǒng)中的 三個方面的關鍵技術 — — 車牌區(qū)域定位技術 、 車牌字符切分 技術和車牌字符特征提取和分類識別 技術 —— 進 行了研究。 3 、在分析研究現(xiàn)有車牌字符切分方法的基礎上，提出了一種基于 Canny邊緣檢測的車牌字符切分方法，并對其可行性進行了實驗驗證 。 關鍵詞 ： 車牌定位、字符切分、特征提取、模式識別 目 錄 第一章 緒論 .......................................................1 車牌圖像識別技術應用現(xiàn)狀 ...............................................................1 車牌圖像識別技術研究現(xiàn)狀 ...............................................................2 本文研究的主要內(nèi)容 ............................................................................4 第二章 車牌圖像識別中的常用圖像處理技術 ..........................7 圖像二值化技術 ...................................................................................7 圖像邊緣檢測技術 .............................................................................10 同態(tài)濾波 .............................................................................................13 2 .4 數(shù)學形態(tài)學 .........................................................................................14 圖像灰度直方圖變換 ..........................................................................15 關于 車牌 圖像幾何畸變校正問題 .......................................................16 第三章 車牌 區(qū)域 定位 技術 研究 ......................................18 車牌區(qū)域特征分析 ..............................................................................18 現(xiàn)有的一些車牌 區(qū)域定位 方法簡要分析 ............................................19 基于多方向邊緣處理的 車牌區(qū)域定位方法 .........................................24 第四章 車牌 字符切分技術 研究 ......................................33 車牌圖像中字符區(qū)域及單字符圖像特征分析 .....................................33 現(xiàn)有的一些車牌字符切分方法分析 ....................................................33 基于 Canny 邊緣檢測的車牌字符切分方法 .........................................35 第五章 車牌字符分類識別技術 研究 ..................................41 字符圖像的前期處理 ...........................................................................41 字符分類識別特征及其提取方法 ........................................................41 現(xiàn)有的一些分類識別方法分析 ............................................................44 車牌字符分類 識別方案的設計 ............................................................48 第六章 結論及建議 ................................................50 結論 ......................................................................................................5 0 建議 ......................................................................................................5 0 參考文獻 ...........................................................52 插 圖 清 單 圖 二值化效果 評價 ....................................................................... 7 圖 Otsu 算法二值化 ....................................................................... 9 圖 Bersen 算法二值化 ................................................................... 9 圖 基于 Canny 邊緣檢測的車牌圖像二值化 ...................................10 圖 不同車牌圖像 Canny 邊緣檢測效果圖 .......................................13 圖 同態(tài)濾波處理 ...........................................................................14 圖 同態(tài)濾波對二值化的影響 .........................................................14 圖 同態(tài)濾波對 Canny 邊緣檢測的影響 ...........................................14 圖 原灰度圖 ..................................................................................27 圖 正西方向邊緣 ...........................................................................27 圖 西南方向邊緣 ...........................................................................27 圖 西北方向邊緣 ...........................................................................27 圖 東南方向邊緣 ...........................................................................28 圖 四個方向邊緣合成圖 ................................................................28 圖 去除小連通區(qū)后圖 ...................................................................29 圖 車牌粗分割結果 .......................................................................29 圖 開運算后正西方向邊緣圖 .........................................................30 圖 .........................................................30 圖 四個方向邊緣合成圖 ............................................................31 圖 去除小連通區(qū)后圖 ...................................................................31 圖 車牌區(qū)域定位結果 ...................................................................31 圖 原車牌灰度圖像 .......................................................................36 圖 Canny算子法檢測邊緣 ............................................................37 圖 寬度較大的連通區(qū) ...................................................................37 圖 寬度最大的連通區(qū) ...................................................................37 圖 去除字符上下背景后 Canny 邊緣圖 ...........................................38 圖 閉運算后圖 ..............................................................................38 圖 可能的字符區(qū)置“ 1” ............................................................38 圖 各 個字符區(qū)域標記 ...................................................................39 1 第一章 緒 論 車牌圖像識別技術應用現(xiàn)狀 [1 ] [2 ] 2020年，車牌圖像識別 產(chǎn)品 第一次在國內(nèi) 實際 應 用于 交通工程。主要用于高速公路 收費管理、路徑判別、規(guī)費征稽、交通數(shù)據(jù) 采集等方面，其中，最常用的是 高速公路收費輔助系統(tǒng)。 因此， 雖然 車牌圖像識別技術在這一領域取得 了較好的使用效果，但還不能實現(xiàn)真正意義上的智能化收費。其中，最常用的場所是 城市卡口監(jiān)控。 在城市卡口監(jiān)控、移動電子警察方面，對車牌圖像識別技術在車牌識別結果的正確率指標的要求 比較 高，否則將給執(zhí)法工作帶來很大的麻煩。 停車場收費管理系統(tǒng)對車牌圖像識別技術在車牌識別結果的正確率指標的要求也非常高，目前的車牌圖像識別產(chǎn)品在這方面也不夠理想， 一般也需要人工干預 。而且 由于并沒有建立一個標準規(guī)范的測試體系，因此 有關數(shù)據(jù)的客觀公正性、可比性和可靠性等方面 尚值得 商榷。 如果這些因素變動時，就 可能要 根據(jù)具體的樣本、通過一定的分析學習過程以確定和修改使用的有關參數(shù) ， 才可能獲得較好的識別效果，否則其 識別正確率可能 不 會 很理想 。通過對有關資源數(shù)據(jù)庫中 1998年 — 2020年在各類期刊上公開發(fā)表的約 380 篇相關論文的統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)有關車牌區(qū)域定位的內(nèi)容占 50% 以上 。 在車牌字符切分方面， 公開資料中提出的方法主要有： 基于二值 ( 灰度 ) 圖像水平 ( 垂直 ) 投影分布的車牌 字符的 切分方 法