汽車牌照識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)開題報告-最終版-文庫吧資料
2025-01-27 16:29本頁面
【正文】 h CDAC, MOHALI. International Journal of Computer Applications (0975 – 8887)[15] ?Department of Computer Science amp。（4）掃描完所有的樣本圖像，將其特征矩陣和期望輸出矩陣保存在文件中。（2）對圖像里的每一個字符，找到其左邊界left，將圖像分成33=9個小方格，從下到上，從左到右編號依次為0—8，統(tǒng)計每個小方格內(nèi)黑色像素點的個數(shù)，并將它們存入數(shù)組。在特征提取和識別中，因為采集到的漢字樣本較少，大多為“津”或“京”，故省略了對漢字的識別。（2)特征提取與識別：在特征提取過程中，提取了兩種統(tǒng)計特征，一種是網(wǎng)格特征，由于每個字符都是36 x21大小的，所以把圖像分割成33=9個小格子，在每個格子里統(tǒng)計其黑色像素的個數(shù)，形成一個9維的矢量；另一種特征是交叉點特征，在水平方向和垂直方向三等分的地方。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)計方面采取的主要方法有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器（包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SOFM網(wǎng)絡(luò)等），模板匹配分類器，基于概率統(tǒng)計的Bayes分類器，幾何分類器等?？傮w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。（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。（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。（2）圖像預(yù)處理 圖像預(yù)處理過程需要把圖像轉(zhuǎn)換成便于定位的二值化圖像。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(yù)處理的難度。: （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?。?）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。（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。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(yīng)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。技術(shù)
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