汽车牌照自动识别技术应用于智能交通系统是我国交通事业的必然发展趋势,对国民经济的快速发展起着十分重要的作用。 车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块,也包括后续应用程序的开发。针对不同的模块,本文研究分析了现有的理论算法,并提出了具有实际应用意义的解决方案。 1.在图像预处理模块,因为人眼对于不同颜色分量的敏感度不同,图像灰度化采用加权平均值法;二值化过程中阈值的选取至关重要,本文采用动态自适应阈值法,效果理想;边缘提取利用了拉普拉斯算子;去噪过程采用的是中值滤波方法; 2.车牌定位模块包括粗定位和细定位,本文通过分析车牌的尺寸、类型、颜色,得到不同的特征向量,即车牌的几何特征、灰度分布特征、投影特征和字符排列特征等,利用这些特征进行车牌定位; 3.在车牌字符分割模块,提出了双向对比垂直投影分割法,该方法基于车牌的垂直投影,能够将字符准确的分割开,利于车牌字符识别: 4.本文对车牌数字和车牌字母及汉字提出了不同的处理方法,数字识别采用投影技术,汉字和字母识别应用CC4神经网络技术,兼顾了识别准确率和识别速度; 5.对于应用程序的开发,数据库设计是个重点,大型的基于卫星和网络的系统适于用Oracle数据库;小区车辆管理等小型系统适于用SQL Server等数据库。 根据上述方法原理,以VC++6.0为开发平台,进行程序设计,编制了车牌自动识别软件。