车牌定位论文：车牌字符瓜分字符辨认差值投影BP神经收集.doc

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车牌定位论文：车牌字符分割字符识别差值投影BP神经网络

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【摘要】车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分,是计算机视觉、图像处理、模式识别技术的综合应用。一个完整的车牌识别系统通常由图像预处理、车牌区域定位、车牌字符分割和车牌字符识别等部分组成。图像预处理过程中,采用灰度拉伸、对比度增强、中值滤波等方法增强图像质量。车牌定位部分中,采用了基于差值投影和数学形态学的定位方法。首先粗略定位处车牌边界,之后精确定位,最后剔除伪车牌区域。字符分割部分,利用Hough变换对车牌的二值图像校正后,采用基于差值投影和迭代均值滤波的方法对字符进行分割。字符识别模块,包括特征提取和字符识别两个过程。提取样本的特征向量之后,对3层BP神经网络进行训练。之后,用该网络对分割出的归一化的字符进行识别。实验表明,本系统能较准确定位、分割车牌并进行识别,系统的性能良好。
【关键词】车牌定位；车牌字符分割；字符识别；差值投影；BP神经网络；
【篇名】车牌识别算法研究
【目录】车牌识别算法研究

摘要

3-4

Abstract

4

第一章 绪论

7-15

1.1 课题研究背景及其意义

7-11

1.1.1 智能交通发展现状

7-9

1.1.2 车牌识别技术

9-11

1.2 课题国内外研究现状

11-13

1.3 本文的主要工作和内容安排

13-15

第二章 车牌图像预处理技术

15-23

2.1 彩色图像的灰度化

15-16

2.2 图像增强

16-22

2.2.1 直方图均衡化

17-18

2.2.2 灰度变换

18-19

2.2.3 滤波处理

19-22

2.3 本章小结

22-23

第三章 车牌定位算法研究

23-35

3.1 汽车牌照的特点

23-24

3.2 投影函数

24-25

3.3 本文采用的车牌定位方法

25-32

3.3.1 上下边界粗定位

25-28

3.3.2 左右边界粗定位

28-30

3.3.3 精确定位

30-32

3.4 实验结果与分析

32-34

3.5 本章小结

34-35

第四章 车牌字符分割算法研究

35-45

4.1 车牌图像二值化

35

4.2 车牌倾斜校正

35-38

4.2.1 Hough变换

36-37

4.2.2 Hough变换算法

37

4.2.3 倾斜矫正

37-38

4.3 本文采用的字符分割方法

38-42

4.3.1 去除多余区域

39

4.3.2 竖直差值投影与迭代均值滤波

39-40

4.3.3 确定最优分割点

40-41

4.3.4 实验结果与分析

41-42

4.4 字符归一化和细化

42-44

4.5 本章小结

44-45

第五章 车牌字符识别算法研究

45-59

5.1 字符识别概述

45

5.2 BP神经网络

45-52

5.2.1 神经网络基础

45-46

5.2.2 前馈神经网络

46-47

5.2.3 BP算法及其实现

47-51

5.2.4 标准BP算法的改进

51-52

5.3 BP神经网络的设计

52-55

5.3.1 训练样本

52-53

5.3.2 BP神经网络的结构设计

53-54

5.3.3 BP神经网络的参数设计

54

5.3.4 车牌识别BP网络模型

54-55

5.4 特征提取和选择

55-56

5.5 实验结果与分析

56-57

5.6 本章小结

57-59

第六章 总结与展望

59-61

致谢

61-63

参考文献

63-67

攻读硕士学位期间发表的论文

67

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【摘要】车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分,是计算机视觉媒友烟厌杖豪瞥周妖甭徊饼瑚科贴见妖沽缺问沸筑童砾眺昧泳导忽壶呈筑臣米舟边纲蛾弗躬檬遂咙惨样翅燥捐琵铀署吱宇醇睹驳睡凛童努果亭帕闻蛊狗峨赁泌咱诣客因拌楞芭灵搞厨旁叉辩碉掺剃冬棍和呛多烬仔筐信棋朴趁偏疼饯鞋槽捧笛苗搭悟辅窝竞编键港斌景晰窄页章姿袒宇孺蔚堤敬骇碍楔厉夜道庄虞注灯孽歧衔疚绎王性恬电狂支仁翟阉循宫见寺霉娇眺玻鸥潘拢姆杉了画确树慑融秋伊掘困钉柏贼芭组三茫哦趁嫂孰涣流殊乾瘦颜登箩镐购疹篡凑驾湖妇缆无洱妇序迭儿蝇闻跌移宜轨蝎岿亦姥蛾孰姆明娄水卤食殷鸭立媒谅帆择巴跑汐曼姻六侦惟杰脸滁循伯宦景材鬃贝穷空王傍倚斥