论文部分内容阅读
本文通过对车牌识别系统中车牌定位、图像预处理、字符分割、字符识别四个关键环节的分析研究，设计了一套较完整的车牌识别流程和算法，并在MATLAB环境下进行了仿真模拟。在车牌的定位部分，本文采用了基于颜色特征和纹理特征的车牌定位方法实现车牌的精确定位。在图像预处理部分，本文先对定位后的车牌图像进行灰度化倾斜校正和二值化等处理。然后又在该部分对车牌的边框和铆钉进行了去除。在字符的分割部分，本文依据现行的车牌设计标准，提出和采用了模板匹配、垂直投影和聚类分析相结合的分割算法将车牌图像分割成7个待识别字符。该方法对解决汉字的不连通问题、字符的粘连问题、噪声的干扰问题是行之有效的。在字符识别部分，本文采用改进后的模板匹配新方法，即把普通模板匹配法和提取边缘模板法相结合。应用该方法对相似字符的识别和车牌字符退色、污迹、模糊等质量退化车牌图像的识别，具有良好的识别效果。