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西安电子科技大学硕士学位论文汽车牌照自动识别技术的研究姓名：齐林申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：张向东20080101汽车牌照自动识别技术的研究作者：齐林学位授予单位：西安电子科技大学相似文献(10条)1.学位论文王云柯基于模糊理论的汽车牌照自动识别技术研究2007智能交通系统(ITS)是近年随着电子计算机、人工智能及图像处理技术快速发展而诞生的新兴研究领域。而车牌识别技术(LPR)作为ITS中极为重要的部分，已成为目前国际上引人注目、研究发展神速的热门课题。车牌自动识别技术是建立在数字图像获取设备与计算机信息系统等软硬件平台的基础之上的，主要包括图像信息的获取、图像的预处理、车牌图像提取及矫正和光学字符的分割、识别等步骤。本文着重介绍的是车牌图像的预处理、车牌图像的提取、车牌图像的矫正及字符图像的分割和识别方法。图像的预处理过程主要是针对可能存在的光照不均，对彩色图像进行灰度化处理以及对灰度图像进行二值化处理，本文提出的是一种基于Otsu法的图像分块多阈值二值化处理方法，获得了较好的处理结果；车牌图像的提取包括粗定位和提取两个子步骤，这是车牌识别技术中的难点，本文提出的方法试图应用混沌理论对可能的车牌区域进行匹配运算，以获得较为准确的车牌图像区域；在车牌图像的矫正过程中，以二值化后的图像为基础，使用并比较分析了两种算法对存在的车牌图像的整体倾斜与扭曲进行矫正，一种算法是Radon变换结合最大全零列判决法，另一种是双线性变换法；由于前面步骤获得了优良的识别样本，之后进行的光学字符图像识别在进行字符图像分割提取时，使用了较为简单的模糊分类器后就可以达到很好的识别效果。本文所使用的图像原始样本的来源包括以下两个方面：一是由数码相机或者普通CCD摄像头在路口或者停车场等地拍摄下来的各类汽车的静止和低速运动的彩色图像；二是在网络上搜索到的一些图像，其中一些源自路口的机动车监视设备。由于拍摄时选择了不同的时间和角度，汽车牌照具有不同的光照条件和各自的倾斜度，并且特别选取了不同种类、颜色和新旧的的汽车，和车牌扭曲变形、笔画不清的拍摄对象，这都给研究增加了难度。应用本文采用的处理步骤，对数百张图像样本进行测试后获得了良好的识别结果，充分印证了本文算法的优良性能。2.会议论文李川.邹金慧.李一民.侯波汽车牌照的自动识别1998该文在现有车辆闯红灯自动记录系统的CCD抓拍和图象存储等功能模块的基础上，增加了图象处理和车牌识别的功能，并在Windows系统下开发了相关的功能模块。模拟实验结果表明，在一定条件下，能正确识别汽车车牌的号码。3.学位论文邢法玉数字图像处理技术应用于汽车牌照识别的研究2008交通信号自动控制系统、GPS车辆定位及导航系统、智能交通监控系统、智能小区管理系统等智能交通系统(IntelligentTransportationsSystem(TTS))在交通管理中开益发挥重要作用。由于牌照是确定汽车的有效手段，因此，汽车牌照识别系统(VehicleLicensePlateRecognitionSystem(VLPRS))在智能交通管理中发挥着基础性的作用。针对当前道路交通管理的现状，本文研究了汽车牌照自动识别的问题，设计了一个汽车牌照识别系统，初步实现了系统中的关键部分。该汽车牌照识别系统主要由五部分组成：图像采集输入、图像预处理、汽车牌照定位、字符特征提取、字符识别。图像采集输入模块主要由硬件构成，寻觅采集图像的时候，实时拍照并将图像传送到图像处理模块。图像预处理、汽车牌照定位、字符特征提取、字符识别模块主要由软件实现，完成牌照定位和牌照识别的任务。为了快速高效的开发出模块原型，该模块主要由Matlab实现。在图像预处理过程中，本文采用了全局动态阈值法中的迭代法进行二值化；增加了基于数学形态学的汽车车牌照图像滤波，减小了图像中颗粒状噪声的干扰；同时利用Canny算子和哈夫变换法对倾斜的牌照图像进行角度纠正，使得牌照信息突出，提高系统的识别率。对汽车牌照定位，先根据车牌区域频率变化的特点，用扫描线方法得出车牌区域的水平定位，再对分割出来的车牌图像所在的水平区域进行垂直投影，以该投影图为基础结合由经验所得到的车牌区域度变化的频率信息再次借助水平扫描线进行牌照的垂直定位，从而最终完成牌照的完整定位与分割。最后是汽车牌照识别部分，主要是对通过汽车牌照预处理及定位与分割后的图像进行识别，从而得到汽车牌照号码输出。包括字符特征库的建立、特征值的提取、字符的判断等主要过程。本部分主要技术点是采取了基于K-L变换的字符识别。通过实验验证，整个系统的识别正确率达到87.9％，满足实用要求。4.期刊论文王新增.黄山.何捷.凌彤辉.WANGXin-zeng.HUANGShan.HEJie.LINTong-hui一种基于差分投影的汽车牌照自动识别方法-成都信息工程学院学报2006,21(1)针对汽车牌照的特点,利用差分投影法对汽车图像进行处理,确定出牌照的准确位置并将其整体切割下来;然后利用差分投影法对牌照进行切分,切分出待识别的车牌字符;再利用模板匹配的方法对切分出的车牌字符进行识别.实践证明该方法对汽车牌照的自动识别非常有效.5.学位论文王鹏汽车牌照自动识别方法研究2006本人的论文工作是对汽车牌照自动识别技术的研究，主要探讨了图像处理技术和模式识别技术在车牌识别中的应用。一个典型的车牌识别系统包括图像捕获、车牌定位分割、字符分割、字符识别和识别结果处理等部分。本文的研究工作主要涉及3个部分：汽车牌照的定位分割、汽车牌照图像的处理和字符分割、汽车牌照字符的识别。对于汽车牌照的定位分割，采用对图像进行颜色聚类并结合数学形态学方法消除干扰，然后根据图像的二维直方图定位车牌的位置并分割出车牌照。对于颜色聚类，提出采用Munsell颜色空间的NBS距离。对于数学形态学操作，提出对不同的运算采用不同的结构元素。对于分割出的车牌图像，采用一系列的图像处理技术进行处理，以使其适合于字符的分割和识别，包括：基于小波变换的图像平滑滤波消除图像的高频噪声，通过对不同频带的小波系数在一定范围内的不同程度的衰减实现既滤除图像中高频噪声，又尽可能地保持图像本身的高频信息；迭代法和OTSU法结合选取阈值的图像的二值化；图像尺寸的归一化；基于Hough变换检测直线倾斜角度的图像的倾斜校正等。最后利用二维直方图法并结合车牌字符高宽比的先知经验分割出字符图像，并且包含了直方图的合并和分裂处理。对于汽车牌照字符的识别，采用了一种改进的模板匹配方法。利用K-L变换提取字符图像的特征，并且结合一种使最小错误率上界最小的迭代方法使特征的选取更加准确。实验结果表明：汽车车牌照自动分割的准确率为98﹪，车牌照的识别率为93﹪，系统性能比较理想。6.学位论文贾震斌基于图像分析的汽车牌照定位和字符分割算法研究与实现2006住宅小区进出汽车牌照自动识别系统是实现住宅小区安全保卫系统智能化的重要环节，它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，利用每辆汽车都有唯一的车牌号码的特点，通过摄像机所拍摄的车辆图像，由计算机自动完成车牌的识别，从而提高小区安全保卫工作的可靠性，降低安保人员工作强度。汽车牌照自动识别中的关键技术是车牌自动定位算法、车牌字符分割算法、字符识别算法及各阶段相关图像预处理算法，其中车牌定位和字符分割是字符识别的基础和前提，本文的研究对象是基于图像分析的车牌定位算法和字符分割算法。本课题针对住宅小区进出汽车牌照识别的应用要求，在对国内外相关研究成果深入分析基础上，比较不同算法的优缺点，在保证达到应用识别率要求基础上，采用了较为简化的算法，研究并实现了基于图像分析的车牌定位和字符分割的关键算法，降低了系统复杂度，缩短了开发周期和开发成本，有利于将车牌识别应用领域扩展到了小区、企业和校园等安保系统应用中，在本项目开发过程中取得良好的实验结果。首先，本文研究了BMP图像文件格式、车牌定位前期的图像预处理算法，主要包括彩色图像到灰度图像的转换、RGB色彩空间到到HSI色彩空间的转换、直方图统计、灰度变换、图像锐化、去噪滤波等图像预处理算法，提出了具体实现方法。在图像分析基础上，分析研究了车牌定位过程中关键算法，针对本系统特点提出了采用彩色图像和灰度图像相结合的分析方法，首先利用车牌字符和底色颜色二元组信息大致初步定位车牌区域，再对车牌区域的灰度图像利用差分算子梯度锐化求边缘、利用Sobel算子确定牌照区域将其分割出来。在此过程中，结合了水平投影法和垂直投影法搜索车牌位置算法。在完成车车牌定位取得车牌图像后，分析研究了字符分割前期基于Hough变换的倾斜校正算法、结合彩色图像信息改善了基于Marr算子的车牌图像二值化算法、基于轮廓分析的检测字符高度与宽度算法、粘连字符切分算法、基于最大宽度回溯的字切分算法、字符归一化算法，最终完成了字符分割，为今后字符识别奠定了基础。最后探讨了车牌定位和字符分割处理中存在的问题和今后探索的方向，提出了基于彩色图像分析、纹理特征分析、神经网络以及小波分析算法对改进车牌定位和字符分割的作用。本项目为苏州市职业大学立项课题“基于神经网络的汽车牌照识别算法”的核心子课题。7.会议论文宋焕生汽车牌照自动识别技术应用分析2002汽车牌照识别是一个经典的特定目标计算机视觉系统,国内已经经历了十多年的研究历程,但真正达到工程实用水平还是近几年的事,这与近几年高速公路管理中--特别是联网收费管理中的迫切需求密不可分.本文对牌照识别技术现状及现有产品进行了介绍，对牌照识别技术在高速公路收费中的应用进行了探讨。8.学位论文李智汽车牌照自动识别系统研究2001该文主要讨论汽车牌照的不定期位算法,这是汽车牌照识别系统中至关重要的一步.该文提出了一种基于人工神经网络的车牌定位算法,该算法分为粗定位和精定位两大部分.在粗定位中,使用8'*马赛克划分整个图像,以横向连续4个马赛克(约为车牌的1/4)为一个单位,计算出7个特征量,使用BP网络对其进行筛选,找到可能是牌照的所有马赛克区域,然后再使用区域大小、位置等特征最终确定车牌落在那个区域,接下来就进行精定位处理,精定位算法使用区域方差最大值法.我们从某高速公路收费站实地拍摄的上千幅照片中精心选取100多幅作为实验样本数据.这些样本照片几乎包含了中国现行的各种牌照样式的情况,同时基本上反是映了各种光照、天气等自然条件下得情况.针对这100多幅照片,该算法定位正确率达97﹪.9.期刊论文沈会良.李志能.SHENHui-liang.LIZhi-neng基于CCD的汽车牌照自动识别系统-光电工程2000,27(4)介绍了一种基于CCD的汽车牌照自动识别系统,它有着广泛的用途,如车流量统计、车辆身份确认、车辆违章查询等等.实际运行情况表明本系统有较高的识别率,性能是令人满意的.10.学位论文王星数字图像处理技术在汽车牌照识别系统中的应用2005一个完整的汽车牌照识别系统工作流程一般由三部分组成:图像输入、汽车牌照定位、字符识别.本文主要讨论软-部分的工作,包括牌照定位与字符识别.围绕以上任务,本文对视频中运动物体的检测算法、汽车牌照的准确定位方法、字符的特征值提取算法、人工神经网络识别法等作了深入的研究与探讨.主要研究工作包括:运动检测中提出一种基于最长静止分段中点法的改进算法提取视频背景,以最大类间方差法求取最佳分割阀值,效果良好;并采用了直线拦阻算法直接寻找汽车牌照;以上方法的综合使用,可以较准确地判断出视频当前帧中有无车辆经过.在汽车牌照定位中,以彩色边缘颜色对法并辅以车牌结构特征、纹理特征等,较准确地提取出了汽车牌照位置.在字符特征提取时,以多种算法提取字符特征,达到了区别性好、数量少的基本要求.最后,在字符识别时以基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络识别字符.实践证明,这种改进BP算法可以有效地提高识别率,并能减少陷入局部极小点的情况.本文链接：授权使