【摘 要】
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该系统是以在高速公路收费站拍摄的图像为处理对象,将固定位置的CCD摄像机拍摄的彩色图像录入计算机内,经过定位处理后得到汽车的牌照.我们对定位后的车牌识别采取下面的步骤:首先利用车牌的彩色信息和长宽比来判断的类型.将彩色图像使用灰度期望法转化为二值化图像,并统一车牌的大小规格,利用车牌类型和某区域象素平均值将二值化图像统一为黑底白字图像,然后采用投影法,并结合字符宽度信息实现分割.我们罗列了各种可能
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该系统是以在高速公路收费站拍摄的图像为处理对象,将固定位置的CCD摄像机拍摄的彩色图像录入计算机内,经过定位处理后得到汽车的牌照.我们对定位后的车牌识别采取下面的步骤:首先利用车牌的彩色信息和长宽比来判断的类型.将彩色图像使用灰度期望法转化为二值化图像,并统一车牌的大小规格,利用车牌类型和某区域象素平均值将二值化图像统一为黑底白字图像,然后采用投影法,并结合字符宽度信息实现分割.我们罗列了各种可能发生的字符分裂及粘连的错误情形,针对其给以相应的修正,最后使用容错性较强的前向反馈神经网络进行字符识别.我们挑选出有代表性的110幅车牌图像进行处理,对字符的分割正确率可以达到90﹪,使用神经网络来识别可以达到98﹪的正确识别率.
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