智能方法在车牌定位与字符分割中的应用研究

【摘要】： 随着我国公路交通事业的发展，提高公路交通配套设施的自动化程度及其效率日益成为关注的焦点。基于视频、静态图像的车辆自动化识别(AVI)系统以其所具有的在系统安装、图像回放、图像检索等方面方便快捷的特点，成为解决公路交通配套设施效率瓶颈问题的重要技术之一，具有广阔的发展前景和巨大的经济价值。 针对这方面的迫切需求，本文结合对前人已有技术经验的研究和分析，从车牌定位、车牌阈值化分割和字符切分算法三方面着手，详细阐述了基于车牌图像的车辆自动化识别(AVI)系统关键技术部分的理论研究及实现方法。 车牌定位部分，文中实现了两种定位算法：基于传统Hough变换和统计方法的车牌定位算法、基于对称Hough变换的车牌定位算法，通过对采样图像的实验，显示后一种方法在降维的同时，提高了定位的准确度和鲁棒性。 车牌阈值化分割部分，本文结合模糊理论，实现了基于模糊测度最小的阈值选取方法，并且对图像进行了灰度拉伸和平滑去噪预处理，以克服由于光照不充分和噪声对图像产生的寄生效应。通过与其它阈值分割方法的实验结果相比较，显示了文中选取方法的有效性。 对于字符切分，本文采用最大宽度回溯方法完成了单个字符的切分任务，并利用采样图像进行实验，得到了较好的切分结果。