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汽车牌照自动识别(LPR)系统中的车牌定位与字符切分

陈志华  
【摘要】: LPR(License Plate Recognition)系统是应用前景十分广阔,具有重大的现实意义和极高的经济价值的实用图像处理与识别系统。本论文针对LPR系统中的车牌定位与字符切分这两个关键环节,提出了一系列图像分割和处理算法,并进行了编程实现。实验表明,算法效果良好,定位精度达到95%,切分精度达到96%,满足实用要求。 论文主要内容包括以下几个方面: 1.车牌定位:从车牌区域内包含有高强度、高频度的边缘信息以及独特的纹理信息这个特点出发,提出了一种基于边缘分析与纹理信息统计相结合的车牌定位算法。最后,根据实验中发现的问题,对算法进行了改进。 2.车牌图像预处理及理想字符的切分:首先对牌照图像预处理进行探讨,其中着重讨论了二值化的阈值选取方法,提出了一种基于改进的Bernsen法的牌照图像二值化算法;然后引入理想字符的概念,利用理想字符在垂直投影上的特点,提出一种基于垂直投影及回溯法相结合的理想字符切分算法。 3.非理想字符的切分:对于非理想字符进行了比较详细的研究,作出了合理的分类。针对不同类别非理想字符的各自特征,分别提出四种算法:(1)基于霍夫变换的斜体字符切分算法;(2)基于区域生长法的第一类粘连字符切分算法:(3)基于垂直轮廓投影及回溯法相结合的第二类右粘连字符切分算法;(4)基于分裂合并方法的第二类左粘连字符的切分算法。 4.软件实现及实验结果分析:对论文所提出的算法进行了统一的编程实现,并对实验统计结果进行了简要的分析。


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