基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車(chē)牌字符識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通管理系統(tǒng)的核心組成部分，是圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模式識(shí)別等技術(shù)的綜合應(yīng)用。
　　 本文介紹了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的一般構(gòu)成，包括車(chē)牌圖像預(yù)處理、車(chē)牌字符分割和車(chē)牌字符識(shí)別等三個(gè)重要組成部分，并分別進(jìn)行深入研究。
　　 車(chē)牌圖像預(yù)處理方面，針對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的需要首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度變換，再根據(jù)車(chē)牌本身的先驗(yàn)特征采用合適的方法進(jìn)行圖象二值化，并在文中比較了各種不同的圖象二值化方法的優(yōu)劣以及其所適用的場(chǎng)合。
　

2、　 車(chē)牌字符分割部分的研究，是建立在圖像經(jīng)傾斜校正成為規(guī)范化的圖像基礎(chǔ)上，通過(guò)字符串凹凸輪廓的檢測(cè)、字符邊緣識(shí)別對(duì)車(chē)牌進(jìn)行分割。
　　 對(duì)字符識(shí)別的研究，是通過(guò)對(duì)分割出的車(chē)牌進(jìn)行歸一化和細(xì)化預(yù)處理，進(jìn)而提高字符識(shí)別的準(zhǔn)確性和速度。然后根據(jù)不同的統(tǒng)計(jì)特征設(shè)計(jì)了不同的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，分別進(jìn)行車(chē)牌的字符識(shí)別。
　　 在上述理論研究的基礎(chǔ)上，本文通過(guò)C++ Builder編程實(shí)現(xiàn)了相關(guān)功能模塊，利用這些模塊構(gòu)造了車(chē)牌識(shí)別系