基于顏色和紋理特征的車(chē)牌定位與識(shí)別系統(tǒng)

1.5萬(wàn)字 28頁(yè) 包括外文翻譯，原創(chuàng)作品，已通過(guò)查重系統(tǒng)


摘 要

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，車(chē)輛數(shù)目不斷增加，交通管理也面臨著挑戰(zhàn)。車(chē)輛號(hào)牌是對(duì)車(chē)輛身份識(shí)別的唯一標(biāo)記，它的特殊性和重要性決定了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)成為城市智能交通管理系統(tǒng)中不可或缺的重要組成部分。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)以計(jì)算機(jī)可處理的形式給出識(shí)別結(jié)果，從而使得車(chē)輛的電腦化監(jiān)股為現(xiàn)實(shí)，其在交通監(jiān)視和控制中占有很重要的地位。
本文利用基于車(chē)牌顏色和紋理特征的算法，基于VC++6.0設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要分為車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)部分。
（1）車(chē)牌定位。本文首先對(duì)一些圖像預(yù)處理方法進(jìn)行了分析比較，包括灰度化、邊緣檢測(cè)等處理，為之后的工作提供方便。接著利用車(chē)牌區(qū)域相鄰像素間會(huì)頻繁變化的特點(diǎn)定位到車(chē)牌區(qū)域并裁剪。
（2）字符分割。本文采用Otsu算法對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行二值化處理，利用Hough變化對(duì)字符進(jìn)行傾斜校正，最后采用基于垂直投影的方法實(shí)現(xiàn)了字符分割。為了便于識(shí)別，又對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行了歸一化處理，使之與字符模板圖像具有相同大小。
（3）字符識(shí)別。本文采用基于模板匹配的方法，將字符模板圖像保存到模板文件夾中，通過(guò)讀取文件的方式進(jìn)行匹配比較，實(shí)現(xiàn)了字符識(shí)別的功能。
（4）系統(tǒng)設(shè)計(jì)。基于VC++的MFC平臺(tái)設(shè)計(jì)了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，并對(duì)圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別分別進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，最后完成了系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與測(cè)試。
測(cè)試結(jié)果表明，本系統(tǒng)可以有效實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別。


關(guān)鍵詞：車(chē)牌定位 字符分割 字符識(shí)別 紋理特征VC++