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车牌识别系统中倾斜校正算法的研究与实现

杨蕾  
【摘要】:车牌识别系统是智能交通的核心部分,主要用于道路交通的各大枢纽,监控和引导道路交通。车牌识别系统尤其在城市大型停车场中发挥着其不可忽视的作用,它主要负责车辆的出入管理、收费和自动放行。其中车牌识别系统中的倾斜校正技术对车牌识别率具有关键性的作用。为加强对车辆的管理,提高车辆通行速度,适应市场需求,对适用于室外停车场使用的车牌识别系统提出了更高的性能要求,特别是对倾斜校正算法的实时性和兼容性以及校正误差要求更高。本课主要对倾斜校正算法进行了深入的研究,提出了一种新的基于颜色信息和角点特征提取的快速校正算法,并基于软件实现了该算法的应用。本文在研究了车牌识别系统中倾斜校正的经典算法后,实现了三种常见倾斜校正算法,并提出了一种新的基于颜色信息与角点特征提取的快速校正算法。实现的第一种常见算法为投影旋转校正算法,该算法主要研究了倾斜角度的计算方法,通过计算出不同角度上的投影方差,确定其倾角;实现的另外两种常见算法为基于插值的旋转校正算法,即在原有旋转算法的基础上添加常用插值算法,包括最近邻插值和双线性插值算法,补偿旋转过程中丢失的像素信息;将常见的倾斜校正算法嵌入到课题组的车牌识别系统中,并进行实际测试,通过对测试结果的比较分析,最终提出一种同时具有定位和倾斜校正功能的新算法,新算法首先通过颜色空间转换快速定位和分离车牌区域,再对该区域进行数学形态学处理,提取边框并最终定位出角点的位置,计算出角点的最小惯性矩,惯性矩最小的角度即为车牌倾角;课题最终采用这种新的基于颜色信息与角点特征提取的倾斜校正算法,该算法与投影旋转法和插值旋转法相比处理速度快,识别准确率高,鲁棒性好。软件测试表明,倾斜校受到原系统中定位和识别算法的限制,为达到理想的识别效果,在实现校正的同时,提出了改进定位算法,改进后的定位算法中,采用二次滤波,有效避免了噪声对定位速度和效果的影响,改进后定位准确率达到98.9%以上。最后论文对字符模板亦进行了优化,使得原来无法处理识别或识别率较低的车牌号码能够准确识别,最终识别率较改进前提高了1%以上。依据本文设计的倾斜校正算法,在天气良好的情况下识别分辨率低的图像,识别率可达到99.5%以上,算法和软件性能稳定,该软件现应用于大连某大型公司的停车场内,软件运行稳定,在车牌识别领域具有相当的实用价值与推广前景。


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