模糊圖像車輛與車牌識(shí)別算法的研究和實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市車輛數(shù)量急劇增大，交通問題日益突出，如何獲得準(zhǔn)確的城市交通流量已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)的一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，受到日益廣泛的關(guān)注。公安320 工程旨在對城市行駛的車輛進(jìn)行管控，車輛牌照特別是模糊車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)就成為智能交通和智能監(jiān)控系統(tǒng)的核心科研項(xiàng)目之一。
　　 模糊圖像車輛檢測和車牌照識(shí)別系統(tǒng)是智能交通和智能監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)。本文針對目前實(shí)際城市道路監(jiān)控圖像質(zhì)量差，著重研究了模糊車輛檢測和車牌識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)，

2、在分析近年來一些典型的模糊圖像處理和車牌識(shí)別算法的基礎(chǔ)上，改進(jìn)一種利用序列視頻圖像增強(qiáng)算法有效地解決模糊圖像車輛檢測和車牌照識(shí)別。
　　 本文首先在模糊圖像預(yù)處理階段，對常用的濾波法， Richardson-Lucy 算法，維納濾波法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了簡單分析，最后利用序列視頻圖像增強(qiáng)算法和改進(jìn)的Z 變換離散遞推算法，進(jìn)行圖像恢復(fù)，使其在車牌識(shí)別的后續(xù)過程中達(dá)到基本要求。然后進(jìn)行車輛檢測，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤的一些常用方法包括基于光流

3、場的方法、基于幀間差分的方法和基于背景差分的方法，并對各種方法進(jìn)行了比較，討論其優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍。通過對這些方法的分析比較，采用三幀差分法的方法檢測運(yùn)動(dòng)車輛。在車牌定位方面，分析比較了基于邊緣檢測的方法，基于灰度特征的方法，以及基于顏色特征的多種車牌定位的方法，并利用了基于邊緣點(diǎn)區(qū)域連通定位的車牌定位方法。在字符分割方面，分析了牌照圖像二值化與標(biāo)準(zhǔn)歸一化以及幾何校正的各種算法，最后采用連通區(qū)域分割法，實(shí)現(xiàn)字符的分割。在字符識(shí)別方面，分析