車牌識別論文終稿-資料下載頁
2025-06-25 21:02本頁面
【正文】 分，隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，車輛在人們工作生活中占據(jù)著越來越重要的地位，車輛數(shù)目的增多給車輛管理提出了更高的要求，因此車牌識別系統(tǒng)有著廣泛的應(yīng)用前景。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。下面將本文的主要工作及創(chuàng)新研究作如下的總結(jié)。 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。接著分析了邊緣算子的檢測及圖像差分的邊緣檢測后選擇了圖像差分的邊緣檢測。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。最后采用投影法對圖像進(jìn)行垂直定位，定位車牌區(qū)域。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。本文雖然在車牌自動識別系統(tǒng)的算法技術(shù)和實現(xiàn)方法上進(jìn)行了一些探索，并做了大量工作，取得了一些階段性的成果，但由于客觀條件及時間的限制，在很多方面還存在不足，有待于進(jìn)一步的研究和探討，主要有以下幾點：1. 車牌定位中垂直定位容易受到噪聲的影響，進(jìn)而無法精確定位。 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。3. 模板匹配法雖然識別率高，但運算量較大。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
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