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        車輛牌照識別系統(tǒng)的研究

        作者: 時間:2011-09-13 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

        為了進(jìn)一步判斷車牌區(qū)域,確定車牌照的精確位置,需要對車牌照候選區(qū)域提取特征。常見的車牌照特征有紋理特征,水平穿越特征,垂直投影特征,本文采用提取候選區(qū)域的水平穿越和垂直投影兩種特征進(jìn)行識別。

        本文引用地址:http://www.antipu.com.cn/article/197313.htm

        g.jpg



        3 面向車輛牌照的字符切分
        算法首先將圖像二值化,計(jì)算水平方向和垂直方向上的像素投影,利用投影法確定車牌字符最上和最下點(diǎn)坐標(biāo)以及最左和最右字符的位置,估算出整個車牌的高度和寬度,從而得到單個字符的高度和寬度,然后計(jì)算車牌區(qū)域的連通域,將最左和最右字符位置之間的連通域提取出來,最后根據(jù)估算的字符大小把較大的連通域再進(jìn)行分割就得到了最后的切分結(jié)果。具體算法如下:
        輸入:圖像二值化矩陣;
        輸出:字符切分矩形位置坐標(biāo)。
        算法:
        (1)計(jì)算每一行的所有象素點(diǎn)值為0的個數(shù),即水平投影;
        (2)從上至下尋找水平投影的第一個局部最小點(diǎn)作為圖像的上界;
        (3)從下至上尋找水平投影的第一個局部最小點(diǎn)作為圖像的下界;
        (4)計(jì)算每一列在上下界之間所有象素點(diǎn)值為0的個數(shù),即垂直投影;
        (5)從左至右尋找第一個局部最小點(diǎn)作為切分圖像的左邊界;
        (6)從右至左尋找第一個局部最小點(diǎn)作為切分圖像的右邊界;
        整個切分區(qū)域?qū)挾葁idth=右邊界橫坐標(biāo),左邊界橫坐標(biāo);
        整個切分區(qū)域高度Height=上界坐標(biāo),下界坐標(biāo);
        單個字符寬度w=切分區(qū)域?qū)挾龋?;
        (7)計(jì)算上下邊界和左右邊界之間的8連通域;
        (8)判斷每一個連通域的寬度是否大于1.2*w;
        否:轉(zhuǎn)到(10);
        是:轉(zhuǎn)到(9);
        (9)計(jì)算每—個連通域?qū)挾却笥?.2*w的連通域的垂直投影的最小值點(diǎn),用最小值點(diǎn)將連通域分成兩部分;轉(zhuǎn)到(8);
        (10)輸出所有的切分區(qū)域坐標(biāo);
        (11)算法結(jié)束。
        圖9就是車牌切分的結(jié)果。

        l.jpg



        4 車牌照宇符識別
        字符識別是車的最后一個組成部分,這一部分需要對圖像采集、圖像處理、車牌照定位、字符切分所得到的結(jié)果進(jìn)行識別處理,最終得到車輛牌照的字符。車輛牌照的字符識別方法與普通OCR字符識別有很多相似之處,通常是直接利用或者借鑒OCR字符識別的方法,并且能取得很好的識別效果。
        車輛牌照字符識別屬于模式識別領(lǐng)域的一個分支,采用的是模式識別的經(jīng)典理論和方法。通常的模式識別過程可以概述為:從測量空間映射到特征空間,再映射到模式空間。對于一般的字符識別過程來說,識別過程為:從輸入的待識別字符(樣本)點(diǎn)陣圖形提取描述該字符的特征,再根據(jù)一定準(zhǔn)則來判定該樣本所屬的模式類別。因此字符描述,特征提取與選擇,分類判決,是字符識別的三個基本環(huán)節(jié)。

        5 總結(jié)
        車輛是智能交通管理中一項(xiàng)重要的技術(shù),對車輛的自動化管理起到了關(guān)鍵的作用。基于行駛中的車輛系統(tǒng)由于其適應(yīng)性強(qiáng),自動化程度高,將得到更加廣泛的應(yīng)用而成為智能化交通管理系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。


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        關(guān)鍵詞: 牌照識別 系統(tǒng)

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