车牌字符识别调研报告.docx
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1、车牌字符识别调研报告一、背景与重要意义:随着科技的日渐进步,计算机在各个领域应用的不断扩大和图像处理技术的不断提高,越来越多的人将目光放在了研究字符识别上。现在很多工厂实现了工业生产系统全自动化运行,各行各业都朝着自动化方向发展。而在另一方面,随着我国经济的持续高速发展以及城市化进程的加速,使得城市与汽车的数量也随之大幅增长,道路交通的流量不断增大。但是与之相对应的基础交通设施,道路建设却增长迟缓,已难以满足如今现代化城市的需要。因此,有人提出了给车辆建立它们的身份系统,通过这个系统,当检测到车辆超载、超车等违规现象的时候就可以自行对车主进行处罚、记录,在车辆被收取过路费的时候可以也自动从车主
2、账户处理。然而国外的此方面技术虽然成熟,但是并不能直接应用与我国。因为我国的车牌字符不仅包括字母和数字,还包括比之复杂许多的汉字。也因为我国的道路条件还比较差,污染亦比较严重,行车过程中各种偶然因素都可能导致车牌不能快速识别。因此,准确又快速的识别车牌,已变成如今国内研究车牌识别系统的重要内容,也是智能交通系统得以实现的重要组成部分。二、相关算法车牌字符识别系统的相关算法有三部分组成:车牌定位、字符分割、字符识别。l 车牌定位对于车牌定位算法的研究,基于边缘密度分析的车牌定位算法和基于连通域分析的字符分割算法。基于边缘密度的车牌定位算法首先进行图像预处理,然后利用改进的 sobel 算法提取边
3、缘,最后再进行边缘密度分析将提取的边缘点连接成线段,最后进行形态学操作定位车牌区域并去除伪车牌。因此基于边缘密度的车牌定位算法的基本流程总结为:(1) 图像预处理,将彩色图像灰度化,并适当降维以提高运算速度,通过灰度方差法来增强车牌类似区域(2) 利用改进的 sobel 算子对预处理后的图像进行边缘提取(3) 进行边缘密度分析,车牌区域的垂直边缘比较丰富,考虑到车牌倾斜的影响,同时分析斜线边缘,根据车牌区域的一些先验知识,比如说车牌长宽比、车牌区域内的字符数、车牌字符间隔等等,标记符合规则的边缘点,边缘点连接成线段。(4) 进行形态学运算,将确定的车牌区域补充完整,根据车牌宽高等先验知识去除伪
4、车牌。通过上述步骤就能够比较准确快速的定位出车牌区域,并去除伪车牌区域,l 字符分割基于连通域分析的字符分割算法由于车牌可能存在倾斜情况,所以可能需要在二值化之前进行倾斜矫正,对提取的车牌区域进行二值化操作,然后进行对车牌区域进行扫描标记连通域,通过连通域的位置和大小确定字符位置和大小。简单介绍了车牌定位和字符切分对于字符识别的影响。图像倾斜矫正、图像二值化、图像连通区域分析。下面详细分析每一个具体的操作步骤:(1) 利用 Hough 变换,获取车牌区域的直线段,同时求取直线段的倾斜角,该直线段倾斜角即为车牌区域的倾斜角度(2) 获取倾斜角之后,对图像进行倾斜矫正,根据图像旋转公式旋转图像(3
5、) 利用 OTSU 算法对图像进行二值化,获取二值化后的车牌区域用于连通域分析。(4) 对二值化的车牌区域进行连通域标记操作。按从上到下的顺序扫描图像,进行当前行扫描时,如果当前行的像素与上一行存在连通,则用与该像素连通的连通域的标记值标记该像素,否则用新的标记值标记该像素。重复上述过程直到扫描完成,获得车牌区域行程编码表。(5) 对获取的连通域根据先验知识进行连通域的拆分和合并,主要依据字符的宽高和字符间距信息,获得字符切分结果。(6) 根据车牌字符排列的先验知识,判定并去除伪车牌。l 字符识别基于多模板匹配和 BP 神经网络的字符识别算法。对于普通字符的识别采用多模板匹配算法,对于相似字符
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