具有傾斜矯正功能的車牌定位和字符分割算法研究.pdf

1、隨著城市的日益現(xiàn)代化，世界各國的汽車數(shù)量迅速增加，致使公路交通負擔愈來愈重，引起了許多國家對公路交通自動控制與管理及所謂智能運輸系統(tǒng)（ITS）的重視，并逐漸應(yīng)用在交通信息統(tǒng)計收集、路車間通信、停車場管理、不停車自動收費、車輛自動行駛等領(lǐng)域，而上述領(lǐng)域都與汽車牌照的自動識別有關(guān)。汽車牌照識別（LPR），既可以實現(xiàn)在交通路口、高速公路、軍事要塞、機關(guān)門衛(wèi)對過往車輛的實時登記、流量統(tǒng)計和對防衛(wèi)目標的安全警備，對肇事車輛、被盜車輛、犯罪車輛進行

2、辨識和攔截；又可在汽車存車場對進出的車輛進行登記統(tǒng)計和查詢，以保障安全防盜，并可協(xié)助自動記費，這無疑節(jié)省了人力、資金，同時提高了交通管理的效率。 隨著計算機性能的提高和計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，這種車牌自動識別的技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，系統(tǒng)日趨完善。但是應(yīng)用到實際中仍然存在一些問題。例如由于車牌圖像攝取的特殊性，使得車牌在圖像中通常是傾斜的，而傾斜的車牌是很難被分割和識別的，因此就非常有必要解決車牌識別系統(tǒng)中的傾斜問題。 一般來說

3、，整個車牌識別系統(tǒng)分為圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別四大部分。本文在現(xiàn)有研究算法的理論基礎(chǔ)上，詳細闡明了在Visual C ++平臺下，采集到的圖像經(jīng)過灰度化、二值化、邊緣檢測、中值濾波等一系列預(yù)處理過程；在車牌定位模塊中，本文在采用了邊緣檢測和二值化方法的基礎(chǔ)上，利用灰度跳變的特點，檢測到車牌的上下邊界，然后在此基礎(chǔ)上，利用垂直投影法檢測車牌的左右邊界。至此，車牌完全定位出來； 在車牌圖像的傾斜矯正模塊中，本文通過對圖