霧天條件下的車牌信息識別技術(shù)研究.pdf

1、車牌識別(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)技術(shù)是以現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)為支撐的一項新型技術(shù)，目前已經(jīng)在高速公路收費管理、車輛出入管理、交通執(zhí)法與稽查等領(lǐng)域得到了廣泛的應用。車牌識別系統(tǒng)大多是在晴好的天氣下對車輛進行處理，然而在霧天條件下，由于大氣粒子的散射和吸收作用，采集到的圖像模糊不清，給識別工作帶來了很大的困難。針對這一問題，本文對霧天條件下的車牌信息識別技術(shù)進行研究。
　　本文首先對

2、有霧的車牌圖像進行清晰化處理，然后再進行識別，有效地復原了霧天圖像，車牌識別率得到提高，主要工作概況如下：
　　(1)在圖像去霧方面，主要研究了基于物理模型的暗原色先驗去霧算法和基于非物理模型的Retinex理論去霧增強法，并通過對兩種算法的實驗效果比對，采用暗原色先驗去霧算法進行去霧處理。
　　(2)在車牌定位方面，先對去霧后的車牌圖像進行圖像灰度化、灰度變換、中值濾波、邊緣檢測等預處理，然后利用基于數(shù)學形態(tài)學和投影法相結(jié)

3、合的定位方法完成了車牌的準確定位。
　　(3)在字符分割方面，使用OTSU算法對定位后的車牌圖像進行二值化處理，并采用改進的Radon變換實現(xiàn)了傾斜車牌的水平和垂直校正，最后結(jié)合垂直投影和先驗知識完成了對車牌字符的精確分割。
　　(4)在字符識別方面，深入研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的原理及實現(xiàn)，并對其進行優(yōu)化，使其更加適合對車牌字符的識別。最后運用本文的算法，基于Microsoft Visual Studio2008并結(jié)合OpenC