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基于小波分析的车牌识别系统研究

陈玠沐  
【摘要】:在经济不断发展、人民生活质量不断提高的背景下,人们对车辆的便利性需求开始慢慢增长,使得车市的销量在不断增长着,加上汽车的保有量,导致在有限的交通道路上变得拥挤,也产生了严重的环境问题和社会问题,因此在对车辆的监管等方面面临着重大考验。智能交通系统的出现开始逐渐展示了其在这些棘手问题上的重要性,而其中关键技术之一的车牌识别系统正在发挥着它的巨大作用和经济价值,对车牌识别系统的深入研究变得更具有重要意义。鉴于小波变换在图像处理领域中具有优良的时频分析特性,本文研究了基于小波分析的车牌识别。首先,在车辆识别系统定位环节上,研究了一种基于小波分析的汽车牌照定位算法,而在车辆图像边缘提取这块,分别进行了常用的梯度算子边缘检测与小波变换分解出来的边缘之间比较分析,然后通过预处理、形态学、多种连通域分析等技术融合最终有效地实现了基于小波分析的车牌定位,并且能在多种情况的图像上,准确地定位出车牌,实验测试表明其拥有更高的定位准确率。其次,在车牌分割部分,使用小波变换进行去噪,然后通过hough变换和radon变换得到车牌倾斜的角度并比较分析,接着旋转倾斜角、去除边框、分割出字符一系列步骤,获得了精准的车牌字符,拥有很好的实用性和鲁棒性。最后,在字符的识别模块中,本文在对字符特征提取部分进行了研究分析,分别把字符图像的小波变换分解系数和小波包最优基来作为特征向量,并输入支持向量机展开识别,得到了较高的识别率,然后通过实验数据比较分析了两者之间的性能,最后在MATLAB上编写调试并实现对车辆图像的准确识别。


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