車牌識別論文終稿(文件)
【正文】 識別的準(zhǔn)確性， 提高識別率，從而與模板進(jìn)行匹配。通過字符大小歸一化，許多特征就可以用于識別不同字號混排的字符。該方法對字符的傾斜、 變形都有很高的適應(yīng)性， 但運算量大， 對計算機(jī)性能的要求較高。該方法可以識別有較大旋轉(zhuǎn)、 變形、 縮放的字符圖像， 但需要進(jìn)行復(fù)雜的字符筆劃分析和抽取， 對字符圖像質(zhì)量要求較高。將分割出來的字符圖像與模板圖像相減，差值最小的便是與之匹配的模板，從而識別出字符。 1. 車牌定位：讀入圖像，然后是進(jìn)行圖像的灰度化、灰度拉伸。2. 字符分割：利用車牌的先驗知識對字符進(jìn)行分割3. 字符識別：歸一化字符圖像為4824的字符圖像，比較模板圖像與字符圖像，找到與之匹配的模板，識別出字符。參考文獻(xiàn)[1] 黃建,劉昊, 一種快速車牌圖像定位方法[J]. 山西電子技術(shù),2007(6): 4547[2] 齊林,張向東, 一種汽車牌照字符分割的新方法[J]. EIC. Vo1. 1 5 2008:9294 [3] 董長虹,Matlab圖像處理與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2004.[4] 文喬農(nóng),王海瑞,危春波,車牌字符識別研究[J]. 科技廣場,2007(5): 135136[5] 潘中杰, 車牌自動識別技術(shù)的研究與實現(xiàn),廣東:中山大學(xué),2007 完美WORD格式編輯 。 2. 字符分割直接采用的先驗知識分割雖然運算量小，但對定位要求高，這樣通用性較弱。二值化車牌圖像后，采用改進(jìn)的投影法對圖像進(jìn)行水平定位，然后在粗定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行了車牌精確定位。本文對車牌識別系統(tǒng)的三大模塊車牌定位、字符分割和字符識別都進(jìn)行了研究工作。 由于車輛牌照字符中只有 26 個大寫英文字母、 10 個阿拉伯?dāng)?shù)字和約 50 個漢字，所以字符集合較小， 該方法對于有一定變形、 污損或筆畫缺損的字符圖像有較好的識別效果， 總體識別率較高， 同時也能滿足實時性的要求 。如提取字
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