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运动模糊车牌识别系统的设计与实现

赵瑞  
【摘要】:科学技术飞速发展的同时也带动了交通运输的发展,使得智能交通运输系统也应运而生,同时对智能交通系统的要求也越来越高。车牌识别是智能交通系统中的重要环节,是实现交通管理智能化的关键因素,有着广泛的应用前景。在交通监控系统中,由于车辆高速运动,拍摄的车牌图像经常会发生运动模糊,运动模糊图像给后续的车牌识别带来很大困难。因此,本文研究运动模糊车牌图像的复原以及车牌识别方法,主要的研究工作如下:首先,研究运动模糊图像的复原方法。运动模糊图像复原的关键是确定模糊退化函数,但实际拍摄的运动模糊图像的模糊退化函数是未知的,因此先对模糊退化函数的参数进行估计才能实现图像复原。本系统首先通过Hough变换检测运动模糊角度,然后利用微分白相关函数曲线估计运动模糊长度,最后采用Lucy-Richardson复原方法对运动模糊图像复进行复原,图像复原效果良好。其次,基于BP神经网络对复原后的车牌进行识别。车牌识别部分包括车牌定位提取、字符分割和字符识别。本系统基于车牌颜色信息实现车牌定位,使用Radon算法实现车牌的倾斜矫正,利用投影法去除车牌的边框,使用垂直投影法分割车牌字符,最后基于BP神经网络和模板匹配方法实现车牌字符识别。为了保证识别准确率和识别效率,本文采用笔划穿越和能量值密度提取汉字、字母和数字的关键特征,并将字母和数字统一进行识别。经验证,本系统采用的方法识别效果良好。最后,本文详细介绍了运动模糊车牌识别系统的设计与实现技术,并对系统进行了性能测试和分析。该系统采用B/S结构,利用C#与Matlab混合编程技术实现运动模糊车牌的盲复原和车牌识别,并将车牌图像、车牌获取时间和识别结果保存在数据库中。经过测试和分析,本系统对运动模糊车牌图像的复原和识别效果较好。


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