【正文】 度直方圖變換 ..........................................................................15 關(guān)于 車牌 圖像幾何畸變校正問題 .......................................................16 第三章 車牌 區(qū)域 定位 技術(shù) 研究 ......................................18 車牌區(qū)域特征分析 ..............................................................................18 現(xiàn)有的一些車牌 區(qū)域定位 方法簡要分析 ............................................19 基于多方向邊緣處理的 車牌區(qū)域定位方法 .........................................24 第四章 車牌 字符切分技術(shù) 研究 ......................................33 車牌圖像中字符區(qū)域及單字符圖像特征分析 .....................................33 現(xiàn)有的一些車牌字符切分方法分析 ....................................................33 基于 Canny 邊緣檢測的車牌字符切分方法 .........................................35 第五章 車牌字符分類識別技術(shù) 研究 ..................................41 字符圖像的前期處理 ...........................................................................4 1 字符分類識別特征及其提取方法 ........................................................41 現(xiàn)有的一些分類識別方法分析 ............................................................44 車牌字符分類識別方案的設(shè)計 ............................................................48 第六章 結(jié)論及建議 ................................................50 結(jié)論 ......................................................................................................5 0 建議 ......................................................................................................5 0 參考文獻 ...........................................................52 插 圖 清 單 圖 二值化效 果 評價 .......................................................................... 7 圖 Otsu 算法二值化 .......................................................................... 9 圖 Bersen 算法二值化 ...................................................................... 9 圖 基于 Canny 邊緣檢測的車牌圖像二值化 ..................................... 10 圖 不同車牌圖像 Canny 邊緣檢測效果圖 ......................................... 13 圖 同態(tài)濾波處理 .............................................................................. 14 圖 同態(tài)濾波對二值化的影響 ........................................................... 14 圖 同態(tài)濾波對 Canny 邊緣檢測的影響 ............................................ 14 圖 原灰度圖 ..................................................................................... 27 圖 正西方向邊緣 .............................................................................. 27 圖 西南方向邊緣 .............................................................................. 27 圖 西北方向邊緣 .............................................................................. 27 圖 東南方向邊緣 .............................................................................. 28 圖 四個方向邊緣合成圖 .................................................................. 28 圖 去除小連通區(qū)后圖 ...................................................................... 29 圖 車牌粗分割結(jié)果 .......................................................................... 29 圖 開運算后正西方向邊緣圖 ........................................................... 30 圖 ........................................................... 30 圖 四個方向邊緣合成圖 ............................................................... 31 圖 去除小連通區(qū)后圖 ...................................................................... 31 圖 車牌區(qū)域定位結(jié)果 ...................................................................... 31 圖 原車牌灰度圖像 .......................................................................... 36 圖 Canny算子法檢測邊緣 ............................................................... 37 圖 寬度較大的連通區(qū) ...................................................................... 37 圖 寬度最大的連通區(qū) ...................................................................... 37 圖 去除字符上下背景后 Canny 邊緣圖 ............................................ 38 圖 閉運算后圖 ................................................................................. 38 圖 可能的字符區(qū)置“ 1” ............................................................... 38 圖 各 個字符區(qū)域標記 ...................................................................... 39 1 第一章 緒 論 車牌圖像識別技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 [1] [2] 2020年，車牌圖像識別 產(chǎn)品 第一次在國內(nèi) 實 際 應(yīng) 用于 交通工程。 對 本 研 究 提 供 過 幫 助 和 做 出 過貢 獻 的 個 人 或 集 體 ， 均 已 在 文 中 作 了 明確 的 說 明 并 表 示 了 謝 意 。 關(guān)鍵詞 ： 車牌定位、字符切分、特征提取、模式識別 畢 業(yè) 設(shè) 計 （ 論 文 ） 原 創(chuàng) 性 聲 明 和 使 用 授權(quán) 說 明 原 創(chuàng) 性 聲 明 本 人 鄭 重 承 諾 ： 所 呈 交 的 畢 業(yè) 設(shè) 計（ 論 文 ）， 是 我 個 人 在 指 導 教 師 的 指 導下 進 行 的 研 究 工 作 及 取 得 的 成 果 。 4 、分析研究了 現(xiàn)有的 車牌字符特征提取和分類識別的方法， 設(shè)計 出一種車牌字符分類識別的方案。 3 、在分析研究現(xiàn)有車牌字符切分方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于 Canny邊緣檢測的車牌字符切分方法，并對其可行性進行了實驗驗證 。 2 、對于現(xiàn)有的車牌區(qū)域定位方法進行了分析研究 ； 在此基礎(chǔ)上 ， 設(shè)計實現(xiàn)了一種基于多方向邊緣提取和數(shù)學形態(tài)學處理的車牌區(qū)域定位方 法 。 本文圍繞著開放或半開放采集環(huán)境中的車牌圖像特點，對車牌圖像自動識別系統(tǒng)中的 三個方面的關(guān)鍵技術(shù) — — 車牌區(qū)域定位技術(shù) 、 車牌字符切分 技術(shù)和車牌字符特征提取和分類識別 技術(shù) —— 進 行了研究。 車牌圖像識別應(yīng)用技術(shù)研究 摘 要 車牌圖像識別技術(shù)以計算機視覺、人工智能和模式識別理論為基礎(chǔ)，是實現(xiàn)交通管理智能化的一個重要組成部分。由于 在 實際使用 場合 中，所 采集圖像的內(nèi)容和質(zhì)量的變化非常復(fù)雜 ， 給車牌圖像識別技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展帶來了很大的困難 。主要完成了以下幾 個 方面的工作： 1 、對于二值化、邊緣檢測、同態(tài)濾波、數(shù)學形態(tài)學處理、直方圖變換和幾何畸變校正等圖像處理方法在車牌圖像識別技術(shù)中的應(yīng)用特點進行了分析和總結(jié)； 設(shè)計出 一種基于 Canny 邊緣檢測 尋找目標對象特征點，再 對特征 點的灰度像素值 分析判斷 來確定閾值的車牌字符 圖像 二值化方 法 ， 可以滿足本文對車牌字符特征提取 時 預(yù)處理的要求 。 采用這種 方 法 能 在一定程度上解決車牌定位 依 據(jù)的 共性特征信息 選擇 的問題 。該方法受噪聲影響小， 對字符定位準確，判斷決策方法簡單 。 方案考慮了漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字的不同特點，分別提取漢字、字母和數(shù)字的分類特征，并選擇不同的分類識別方法。 盡 我所 知 ， 除 文 中 特 別 加 以 標 注 和 致 謝 的 地方 外 ， 不 包 含 其 他 人 或 組 織 已 經(jīng) 發(fā) 表 或公 布 過 的 研 究 成 果 ， 也 不 包 含 我 為 獲 得 及 其 它 教 育 機 構(gòu) 的 學 位 或 學 歷 而 使 用 過的 材 料 。 作 者 簽 名： 日 期： 指 導 教 師 簽 名 ： 日 期： 使 用 授 權(quán) 說 明 本 人 完 全 了 解 大 學 關(guān) 于 收 集 、保 存 、 使 用 畢 業(yè) 設(shè) 計 （ 論 文 ） 的 規(guī) 定 ，即 ： 按 照 學 校 要 求 提 交 畢 業(yè) 設(shè) 計 （ 論 文 ） 的 印 刷 本 和 電 子 版 本 ； 學 校 有 權(quán) 保存 畢 業(yè) 設(shè) 計 （ 論 文 ） 的 印 刷 本 和 電 子版 ， 并 提 供 目 錄 檢 索 與 閱 覽 服 務(wù) ； 學 ?？?以 采 用 影 印 、 縮 印 、 數(shù) 字 化 或 其 它 復(fù)制 手 段 保 存 論 文 ； 在 不 以 贏 利 為 目 的 前提 下 ， 學 校 可 以 公 布 論 文 的 部 分 或 全 部內(nèi) 容 。剛開始主要用于高速公路收費輔助系統(tǒng)以降低交通通行征費收入的流失，后來逐步發(fā)展到 城市交通 、 停車場管理、門禁管理 等多種應(yīng)用領(lǐng)域。據(jù)統(tǒng)計，目前我國車牌識別產(chǎn)品