摘要随着经济社会的进步与发展,现代交通情况日益复杂,各类交通问题日益严峻,伴随现代科学技术的迅猛发展,智能交通系统(ITS)得以迅速发展,而以数字图像处理技术等为核心的车牌识别系统(LPR)是其中重要而典型的代表, 它在车辆防盗、车辆自动计费、交通流量监测等领域有着广泛的应用。 而在车牌识别系统中,图像预处理是其中重要而不可或缺的一环,是后面有效地准确地进行车牌字符识别的前提。 本文就车牌识别系统中的图像预处理算法展开研究,将其分成图像滤波、图像增强、图像分割、车牌定位和字符分割五个主要模块,分别加以研究并编程实现,在 VS2010开发环境下组合成MFC应用程序。经过测试,对车牌图像具有较好的预处理效果。 28635
毕业论文关键词 车牌识别系统;图像预处理;图像增强;图像分割;车牌定位
Title Research on Algorithm of image preprocessing of license plate recognition system
Abstract With the progress and development of the social economy and the increasing complexity of modern traffic conditions, all kinds of traffic problem becomes more and more serious, with the rapid development of modern science and technology, the intelligent transportation system (ITS) can be developed rapidly, and digital image processing technology as the core of the license plate recognition system (LPR) is one of the important and typical representative, it has a wide application in the field of vehicle anti-theft, vehicle automatic billing and traffic monitoring. And in the license plate recognition system, image preprocessing is one of the important and indispensable link, is the premise of the following effective and accurate license plate character recognition. The image preprocessing algorithm research of license plate recognition system, pided into image filtering, image enhancement, image segmentation, license plate location and character segmentation of five main modules was researched and programmed in VS2010 integrated development environment to combine into MFC application program. After testing, the license plate image has a good preprocessing effect.
Keywords the license plate recognition system; image preprocessing; image enhancement; image segmentation; license plate location
目次
1引言1
1.1研究背景和实际意义1
1.2国内外研究现状1
1.3本文的主要内容与论文结构1
2图像滤波模块5
2.1图像滤波概述5
2.2图像的空域滤波5
3图像增强模块9
3.1图像增强概述9
3.2图像的点增强9
3.3图像的空域增强10
4图像分割模块14
4.1图像分割概述14
4.2阈值分割14
4.3边缘检测16
5车牌定位模块19
5.1车牌定位概述19
5.2车牌颜色识别19
5.3车牌形状识别21
5.4车牌纹理识别21
6字符分割模块23
6.1字符分割概述23
6.2车牌二值化23
6.3边框去除23
6.4字符分割23
7软件系统构成与实现25
结论27
致谢28
参考文献29
1 绪论 1.1 研究背景及实际意义 随着经济社会的进步与发展,现代交通情况日益复杂,各类交通问题日益严峻,如何有效地管理交通成为困扰国计民生的重要议题。与此同时,包括计算机、自动化等在内的现代科学技术迅猛发展。智能交通系统(ITS)[1]在这样的背景下得到迅速发展,其中的核心环节就是车牌识别系统(LPR)[2]。它以图像处理技术、模式识别技术等作为重要基础,在生产生活中的很多领域得到了广泛应用,包括车辆防盗、交通流量监测以及车辆自动计费等。而在车牌识别系统中,图像预处理是其中重要而不可或缺的一环,是后面有效地准确地进行车牌字符识别的前提。经过图像预处理之后,图像上的有用信息被保存了下来,而一些无关的噪声等干扰因素被尽量去除了。在车牌识别系统的实际应用中,所得到的车牌图像易受光强、阴影等很多环境因素的影响,出现模糊、断裂等情况,严重干扰后续对字符的识别,因此对车牌图像进行预处理就显得非常必要。 1.2 国内外研究现状 国外早在 20 世纪 80 年代就提出了一系列基于图像处理的车牌识别办法,并在车辆防盗等领域得到了初步的应用。20 世纪 90 年代以后的图像处理、模式识别等技术的发展促进了人们对车牌识别的系统研究,并且提出了很多相关的优良算法。我国的一些研究人员在这一时期也取得了一些突出的成果。在具体的车牌识别系统中,国外比较典型的有美国的“MPH.900”、德国的“AotoVu.IP” 等识别系统,而国内比较典型的有 “汉王眼”、 “慧光”等识别系统。 1.3 本文的主要内容与论文结构 1.3.1 主要研究内容 本文对车牌识别系统中的图像预处理算法展开研究,主要包括图像滤波[3]、图像增强[4]、图像分割[5]、车牌定位[6]和字符分割[7]这五大部分中的经典算法和优化方法,并针对车牌图像的特点完成相应的滤波、增强、分割处理算法,将各处理算法用 C++语言编程实现,最终开发出可以运行的 MFC 软件对车牌图像进行预处理,分析其处理结果。车牌图像预处理的步骤可以分为八步: (1)车牌倾斜校正:由于拍摄条件的限制,我们得到的车牌图像可能存在倾斜等问题,需要进行倾斜校正,这里通过图像旋转的方法进行倾斜校正[8]。
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