【導(dǎo)讀】內(nèi)江師范學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計

　　

【正文】 板 字符的特征信息在判決閉值下進行比較。若向量差別小于閉值，則認為待識別字符是模板字符，轉(zhuǎn)步驟 (5 ),否則認為不是，算法退出，結(jié)果為否。這一步是初判，閡值可以取得較大，即寬進嚴出，先允許一些與模板字符相異但相似的字符被初步識別為模板字符，通過后續(xù)分析可以正確判別出這些字符不是模板字符，從而提高識別率 。 (5)為了消除噪聲影響，避免誤判，進一步分析 1C ,方法同步驟 (4)，只不過閨值取得較小，即判斷得較嚴格，若判斷是，轉(zhuǎn)步驟 (6)，若不是，算法退出，結(jié)果為否 。 (6)分析 2C ，方法同步驟 (4)，同時闡值取得更小，判斷得更嚴格，若判斷是，則最終結(jié)果為是，算法退出 。若不是，算法退出，結(jié)果為否。 表 2 算法判決表 注 :X代表不進行判斷，直接得出最終判決結(jié)果 第 0 層 (C0) 第 1 層 (C1) 第 2 層 (C2) 最終判決結(jié)果 判決結(jié)果 判決層次 否 是 是 是 X 否 是 是 X X 否 是 否 否 否 是 否 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 26 對字母“ H”的識別 對于字母和數(shù)字，考慮到其筆劃比較簡單，因此選取字符圖像大小為 16X32 像素，以下 各圖中“ O”代表原點。 如圖 14, H (M)表示模板字符 H, H (S)表示待識別字符 H。由圖 15和圖 18，可以看到，在 C。層上， H (M)和 H (S)在垂直方向有一個極大值平臺 (兩圖的左半部分 )，在水平方向上有兩個極大值平臺 (兩圖的右半部分 )。在一定閉值下，根據(jù)兩者特征信息的差別，算法在 Co層判斷為“是” 。進入 C,層， H (S)的曲線變得平滑了一些，這是小波分解的濾波作用，同樣在圖 17,和圖 20中 H (M)和 H (S)的特征信息吻合得較好，判斷為“是” 。進入 C2 層，兩者特征信息也吻合比較好，因此判斷為“是” 。最終結(jié)果為 H (S)是字母 H。對于 N (S)的識別，在 C。層上，其垂直方向上特征信息與 H (M)差別較大，但是根據(jù)寬進嚴出的原則，在 Co層上只要有一個方向上的特征信息與 H (M)大致吻合，就判斷為“是” 。進入 C1 層，垂直方向上特征信息還是與 H (M)差別較大，所以判斷為“否”，最終結(jié)果為N (S)不是字母 H。 圖 13 模板字符及待識別字符的二值化投影圖 圖 14 H（ M） C0 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 27 圖 15 H(M)C1 圖 16 H（ M） C2,D2,D1 圖 17 H(S)C0 圖 18 H（ S） C1 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 28 圖 19 H（ S） C2,D2,D1 圖 20 N（ S） C0 圖 21 N（ S） C1 圖 22 N（ S） C2,D2,D1 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 29 對漢字“浙”的識別 對于漢字，考慮到其筆劃一般比較復(fù)雜，為了提取更多特征信息，因此選取字符圖像大小為 64X64 像素。 對于浙 (S)的識別，與對字母 H 的識別方法類似。在 C。層，垂直方向由于噪聲干擾，其特征信息與浙 (M)相差較多，但是水平方向比較吻合，所以判斷為“是” 。進入 C，層，小波變換的濾波作用顯現(xiàn)出來，浙 (S)垂直方向特征信息已 經(jīng)逐漸顯現(xiàn)出來，由于噪聲造成的極大值峰附近的鋸齒狀毛刺己被濾除 C，的曲線己經(jīng)較平滑，圖 24，與圖 27中的右邊六個極大值尖峰比較 吻合，這一步判斷為“是” 。進入 C2 層，浙 (S)的特征信息己經(jīng)與浙 (M)吻合得較好了，判斷為“是” 。最終結(jié)果為“是”。對于湘 (S),由于水平方向特征信息與浙 (M)較符合，判斷為“是” 。進入 C1 層，圖像進一步平滑，圖 30，中右邊四個極大值的相對大小與浙 (M)相差較多，同時，其右數(shù)第 5, 6 個極大值形成雙峰，而圖 33，同樣位置只有一個極大值峰，這些便是“浙”和“湘”字在特征信息上的差異，判斷為“是” 。最 終結(jié)果為湘 (S)不是“浙”字。若從圖 25。和圖 28 上看，噪聲干擾表現(xiàn)為一些極大值峰帶有鋸齒狀小毛刺，使得這些差異體現(xiàn)得不明顯，小波變換在本算法中的作用進一步體現(xiàn)出來。 圖 23 模板字符及待識別字符的二值化投影圖 圖 24 浙（ M） C0 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 30 圖 25 浙（ M） C1 圖 26 浙（ M） C2,D2,D1 圖 27 浙（ S） C0 圖 28 浙（ S） C1 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 31 圖 29 浙（ S） C2,D2,D1 圖 30 湘（ S） C0 圖 31 湘（ S） C1 圖 32 湘（ S） C2,D2,D1 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 32 實驗 結(jié)果 實驗中，對于印刷體和車輛牌照字符中的字母，數(shù)字及漢字各取樣 300 個，其中包括 100個比較清晰的， 100 個一般的， 100 個加入噪聲的或者模糊的，其中牌照字符中的漢字由原來的 16X32 像素放大到 64X64 像素，在 PIII667 計算機上進行識別，識別結(jié)果如表 3所示。 表 3 識別結(jié)果 對于一般的 WX H 像素字符圖像，一般算法的運算量在 WX H 數(shù)量級，本快速算法在W+H 級別，而且由于小波的分解的降樣特性，即使是 2 層小波分解，其運算次數(shù)也是在W+H 數(shù)量級。對于較大分辨率的圖像，本算法優(yōu)點尤為顯著，雖然 識別率較一些文獻中的稍低，但是由于本算法的時間復(fù)雜度較低 (對于車輛牌照字符，其識別時間只有文獻 的20ms/字符的一半左右 )，取得了較好的識別效率。另一方面，本算法模板字符數(shù)據(jù)空間占用比較小，對于一個模板字符其數(shù)據(jù)只有不到 2K 字節(jié)，即算是 5000 個常用字符，空間占用也只有 l um 字節(jié)左右，系統(tǒng)運行時完全可以將整個模板字符庫加載入內(nèi)存，可以大大加快識別速度。綜上所述，本快速算法具有較好的實用價值。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 33 4 總結(jié) 與結(jié)論 經(jīng)過幾個月的學(xué)士論文工作，在理論和實踐兩個方面學(xué)到了不少新東西，獨立科學(xué)研究能力得到了鍛煉和 提高，創(chuàng)新意識得到了加強，創(chuàng)新必須貫徹研究工作始終。根據(jù)實際需要確定研究內(nèi)容才有生命力。研究方案制訂必須從 實際出發(fā)才現(xiàn)實意義?；剡^的工作，有價值的內(nèi)容有如下幾點 : (1)從國內(nèi)實際出發(fā)，系統(tǒng)選擇了視頻測速方案，采用小波變換字符識別方法，以提高車牌識別正確率 。并 從二維車輛圖像信息求解出車輛的實際三維空間中位置信息的精確定位算法，解決了視頻測速精度的難點問題 。 (2)系統(tǒng)資源占用較小，識別速度較快的適用于 DSP 平臺的基于小波變換的字符識別快速算法，降低了系統(tǒng)成本，減輕系統(tǒng)重量，使系統(tǒng)更靈活機動 。 (3)將字符 識別算法移植到 DSP 平臺，并進行了性能測試及分析基本符合設(shè)計要求。 綜上所述，本系統(tǒng)架構(gòu)于移動型 DSP 平臺，兼具牌照識別和車輛測速兩大功能，且具有流量監(jiān)控，費用收取等其他實用功能，先進的技術(shù)，良好的環(huán)境適應(yīng)性，較低的成本，較強的抗電子干擾功能，具有較高的實用價值和廣闊的市場前景。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 34 參考文獻 [l]HOMB， SCHUNK B. 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