车牌识别系统中字符切分和识别技术的研究

摘要

随着现代信息科技的推进和汽车拥有量的急剧增加，智能交通系统中的车牌识别系统日益受到重视，成为信息处理技术的一项重要研究课题。该系统一般包括车牌定位、字符切分和字符识别三个环节，本文对系统的整体设计给出了一个比较全面的论述的同时，在车牌识别领域已有的研究成果基础上，对车牌识别中的某些关键技术，即车牌字符切分和字符识别进行了较为深入的研究。 本文提出了依据车牌颜色和字符间距来区分民用车牌和特殊车牌的方法。本方法使用空间色彩信息和决策树C4.5算法，利用车牌字符间隔的差异以及车牌颜色的差异等信息进行车牌分类，达到在识别具体字符之前区分出民用车及特殊车辆进而准确切分的目的，并为提高判断准确率使用了基于颜色反馈的字符切分迭代方法。车牌类型判断位于车牌定位与字符切分之间，为字符的正确切分和识别提供了有力的帮助，在一定程度上提高了系统整体的车牌识别率。 低质量的车牌汉字识别是字符识别中的一个难题，智能交通和模式识别技术的发展对汉字识别提出了更高的要求，传统的基于二值图的识别方法已不能满足人们的实践要求。本文采用基于灰度图的汉字识别方法，避免了在传统二值化过程中不必要的结构信息的丢失。本文采用基于Gabor滤波器的特征抽取方法，使得车牌汉字的识别率由过去的75％左右提高到95％以上；首度将局域二值模式（LocalBinaryPatterns，LBP）算子运用于字符识别，使得车牌汉字保持高的识别率的同时，平均耗时有较大幅度的缩短；进一步，在已有的局域二值模式算子的基础上提出了改进的局部二值模式（AdvancedLocalBinaryPattern，ALBP）算子，使得汉字的识别耗时进一步缩短，约为传统方法的1/5。实验结果表明，本文提出的方法对低质量的车牌汉字具有较强的鲁棒性，在识别准确率和识别速度上都有了较大的改进。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题的研究背景及意义

1.2国内外研究历史和现状

1.2.1车牌定位技术研究发展状况

1.2.2车牌字符识别技术研究发展状况

1.3存在的问题和发展趋势

1.4本文的主要研究工作和组织结构

第二章 车牌识别系统的基本构成

2.1车牌识别系统的基本构成

2.1.1车牌识别系统的基本构成和总的流程图

2.1.2车牌识别系统涉及到的基本技术和基本概念

2.2车牌定位算法研究及实现

2.2.1车牌的规格和特征

2.2.2面向车牌定位的图像预处理

2.2.3几种典型的车牌定位方法

2.2.4车牌图像的校正和大小归一化

2.3车牌字符切分技术

2.4车牌数字和字母识别算法研究及实现

2.4.1字符识别的发展和流程

2.4.2车牌字符的特点

2.4.3字符图像预处理

2.4.4数字和英文字符识别方法

第三章车牌颜色判断及字符切分

3.1特殊车牌的识别介绍

3.1.1特殊车牌的颜色、格式和分类

3.1.2车牌分类的流程图

3.2车牌的颜色判断

3.2.1提取车牌颜色信息及向HSV模型的转换

3.2.2 C4.5决策树训练

3.2.3根据阈值判断结果

3.3字符切分

3.3.1字符切分初步

3.3.2字符切分迭代

第四章 基于Gabor滤波器和ALBP算法的车牌汉字识别

4.1几种典型的车牌汉字识别算法和汉字图像预处理

4.2基于模糊方向线素和马氏距离的车牌汉字识别算法

4.3基于分块加权的Gabor滤波器的车牌汉字识别算法

4.3.1 Gabor滤波器

4.3.2分块加权的Gabor滤波器

4.3.3基于加权Gabor滤波器组的实验流程

4.4基于改进的局域二值模式(ALBP)的车牌汉字识别算法

4.4.1基于局域二值模式(LBP)算子的车牌汉字识别算法

4.4.2基于改进的局域二值模式(ALBP)算子的车牌汉字识别算法

第五章 实验结果

5.1数据库的建立

5.2实验和结果

5.2.1 ALBP分块参数最优实验

5.2.2几种LBP算子性能比较

5.2.3 ALBP算子与目前广泛使用的几种汉字识别方法比较

5.3本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文