汽車牌照識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)開題報告-最終版(編輯修改稿)
2025-02-17 16:29 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 0。Vision)技術(shù)、圖象處理技術(shù)、人工智能技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等,是一個比較有發(fā)展前途的車牌識別系統(tǒng)[8]。二、本課題研究的關(guān)鍵問題及解決的思路(一) 本課題研究內(nèi)容及關(guān)鍵問題：本課題研究的是汽車牌照識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)，主要應用于交通車輛違章監(jiān)控、社區(qū)汽車出入記錄、車輛防盜以及行車監(jiān)控。本課題是基于Visual C++的車牌圖像處理技術(shù)研究，汽車牌照識別技術(shù)主要包括車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別三部分：（1）車牌定位，通過分析車牌圖像的特征，定位出圖像中的車牌位置。（2）車牌字符分割，對定位好的圖像中的車牌位置進行字符分割。（3）車牌字符識別，對分割出來的車牌字符加以識別，獲得文字形式的車牌。: （1）車牌圖像信息的獲取 （2）圖像處理算法的設(shè)計實現(xiàn)（3）車牌信息精確提取（4）車牌字符處理識別（5）車牌特征入庫（6）重點難點問題研究（7）算法的實現(xiàn)(二)解決關(guān)鍵問題的思路本程序?qū)⒉捎肰isual C++開發(fā)環(huán)境進行開發(fā)，windows 7進行測試，測試樣本將使用自己拍攝的汽車圖片，以保證程序的正確性和可信性。（1）讀入圖像輸入的圖像由于受到天氣、光照等的影響，再加上車牌老化污損、陳舊褪色，這些都可能使車牌圖像產(chǎn)生對比度不足的弊端，圖像細節(jié)分辨不清，車牌字符部分不突出。而且，對高速行進中的汽車拍攝的圖像往往產(chǎn)生模糊、扭曲、變形等現(xiàn)象，這都增加了預處理的難度。而這些處理需要很復雜的過程，因為系統(tǒng)把讀入的圖片默認為比較清晰的、幾乎沒有傾斜度的圖片。（2）圖像預處理 圖像預處理過程需要把圖像轉(zhuǎn)換成便于定位的二值化圖像。需要經(jīng)過圖像灰度化、圖像增強、邊緣提取、二值化操作。（3）車牌定位 車牌定位方法的出發(fā)點是利用車牌區(qū)域的特征來判斷車牌，將車牌區(qū)域從整幅車牌圖像中分割出來。車牌自身具有許多的固有特征，這些特征對于不同的場合區(qū)域是不同的。（4）字符分割字符的分割要求能夠準確地定位字符邊界，進而將車牌內(nèi)的所有字符提取出來。（5）字符識別 應用模板匹配的算法來實現(xiàn)字符的識別，要求能準確地識別車牌。總體功能結(jié)構(gòu)圖如圖1圖1 總體結(jié)構(gòu)框圖車牌的圖像處理流程如圖2圖2 系統(tǒng)圖像處理設(shè)計流程圖車牌定位一直是車牌識別的重點和難點。近年來相關(guān)文獻提出許多車牌定位算法，其中比較典型的算法有基于邊緣法，基于彩色分割法，基于小波變換和基于遺傳算法的方法等。在車牌字符切分方面，主要的方法有：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，基于二值圖像字符區(qū)域上下輪廓分布的車牌字符切分算法，基于模板匹配的車牌字符切分算法，基于聚類分析的車牌字符切分算法，基于車牌二值圖像字符連通性的字符切分算法，基于顏色分類的車牌字符切分算法等；在車牌字符分類器的設(shè)計方面采取的主
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1