本论文主要研究汽车牌照识别中的牌照定位方法,其系统主要应用于高速公路收费口以及住宅小区车库的管理等场合。 汽车牌照识别技术主要包括三个内容:车牌定位、字符分割和字符识别。其中车牌定位的目的就是从所拍摄的汽车牌照图像中确定车牌的位置,以便于车牌字符的分割与识别处理。车牌定位的准确性和定位速度直接影响车牌的识别率和识别速度。 但是,由于新型车体不断出现,结构千变万化,车牌四个边框经常被遮挡,车牌字符清晰程度差异较大等因素,都给车牌定位带来了较多的困难,所以车牌定位算法的研究仍然是目前国内外学术界研究较多的一个课题。 本论文在车辆牌照定位方法研究方面进行了如下几个方面的工作: (1)对现有车牌定位方法进行了系统分析,总结出了车牌定位研究存在的主要问题。 (2)提出了一种基于分块思想的车牌粗定位方法,大大地简化了定位过程。 (3)在上述粗定位的基础上,提出了一种阈值分割与正态分布相结合的精定位方法,根据字符自身特性,先找出左右边界,再确定上下边界。 (4)将车牌照的粗定位和字符分割结合在一起,直接把粗定位结果作为字符分割阶段的输入图像,利用LLT算法实现预处理,弱化车牌定位与字符分割的明显界线。 (5)将所提出的方法与其他定位方法进行了数百个样本的比较性实验,并对实验结果进行的分析和讨论。 实验结果表明,本论文所提出的车牌定位方法在定位速度上具有明显的优势。针对现有的500幅图片,在PenⅢ,256M的PC机上粗定位时间平均为10ms;粗定位与精定位相结合的总定位时间仅为40ms,定位正确率可达到90%。