【摘 要】
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车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是通过计算机对车牌图像进行识别分析,进而确定车牌号码的计算机技术,也是智能交通系统的前端技术。本文研究分析了该
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车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是通过计算机对车牌图像进行识别分析,进而确定车牌号码的计算机技术,也是智能交通系统的前端技术。本文研究分析了该技术的各部分所使用的相关算法,并比较了的优缺点,根据需求确定了各部分算法,并使用MATLAB语言进行编程,实现了系统中图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的具体功能,完成了车牌识别系统软件设计。1、在图像预处理部分,先把通过摄像机得到的照片处理为灰度图,处理过程使用了加权平均法,减少了计算量,提高了程序的运行速度;然后对图像中车牌部分和背景部分灰度差别不大的的状况,对图像实行了灰度拉伸的处理和图像的平滑处理。最后利用Roberts算子提取车牌边缘。2、在车牌定位部分,对图像进行了腐蚀运算和闭运算,去除了图像中杂乱且无意义的微小部分,保留了图像的主要特征,然后再分别从水平方向和垂直方向对图像的投影,找到车牌位置;之后通过Radon变换校正了倾斜车牌。3、在字符分割部分,根据车牌上字符所占据的宽度、高度、字符和字符之间的间隔以及字符与车牌边框的间隔等数据,对车牌进行纵向的投影,并根据投影结果,把牌照切分为单独的字符,在对字符的归一化处理中,使用了双线性插值算法。4、在最后进行字符的识别部分,分别采用了两种算法,一种是模板识别法,略微修改了字符所提取的特征;另一种近年来较为流行的是神经网络识别法。对两种算法的结果进行对比分析,神经网络识别法较模板识别法在各方面的效果都更好。
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