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1、車牌識別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分,它在違章抓拍、不停車收費(fèi)、停車場管理以及對重要場所過往車輛的實時登記等方面都有重要的作用。論文從實際應(yīng)用角度出發(fā),針對高速公路以及城市道路等固定場景,對車牌識別系統(tǒng)中車牌傾斜校正、車牌圖像二值化、字符識別等方面進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,論文的主要工作如下: 1、車牌的傾斜校正。在分析現(xiàn)有各種傾斜校正方法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)之上,提出對傳統(tǒng)Hough變換方法進(jìn)行改進(jìn),增強(qiáng)傾角的檢測精度,并引入“合理傾角
2、”的概念,對于檢測出的角度不屬于合理傾角的情況,通過線性擬合方法進(jìn)行補(bǔ)充校正。 2、對車牌進(jìn)行二值化,正確區(qū)分字符與背景是對車牌內(nèi)字符進(jìn)行準(zhǔn)確分割的前提。本文利用高斯拉普拉斯算子對車牌圖像進(jìn)行二值化,并通過區(qū)域生長法去除局部噪聲影響。既避免了全局閾值方法在光照不均時造成的信息丟失,又很好地抑制了局部二值化方法產(chǎn)生的“偽影”。 3、車牌字符識別。在回顧現(xiàn)有特征提取方法基礎(chǔ)上,提出利用能夠反映圖像細(xì)節(jié)的網(wǎng)格特征,以及能夠穩(wěn)定
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