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文檔簡(jiǎn)介
1、本文對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別等幾大模塊進(jìn)行了比較深入、全面的論述,并對(duì)主要部分的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,在車(chē)牌定位分割階段,本文根據(jù)車(chē)牌區(qū)域的豎向紋理特征比非車(chē)牌區(qū)域豐富這一特征提出了基于豎向紋理特征的車(chē)牌定位算法,先求出汽車(chē)圖像的梯度圖,再求出其跳變點(diǎn)圖,根據(jù)跳變點(diǎn)的數(shù)量和跳變點(diǎn)間的距離來(lái)確定可能的車(chē)牌區(qū)域,再根據(jù)車(chē)牌的寬高比自下而上地淘汰掉偽車(chē)牌,找出真正的車(chē)牌區(qū)域.在字符分割算法中,本文研究并提
2、出先擬合字符的頂、低邊界,除去邊界線(xiàn)以外的黑色像素,再使用投影法找出字符間的間隔,從而分割字符.使用投影法分割車(chē)牌字符前應(yīng)對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行二值化處理,去噪聲處理等,以提高分割的準(zhǔn)確性.使用投影法分割后,還必須把粘連的字符重新分割,把一些被分開(kāi)的字符進(jìn)行合并,才能提高字符分割的準(zhǔn)確性.在字符識(shí)別階段,采用模板匹配方法.先提取字符的網(wǎng)格特征、穿線(xiàn)特征、外輪廓特征,由這些特征組成的特征向量,根據(jù)這些向量與字庫(kù)里的字符的特征向量的匹配程度來(lái)判別字
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