车牌识别技术研究与系统实现

"车牌识别关键技术研究及系统实现" 车牌识别技术是一种集成计算机视觉、图像处理和模式识别等多领域知识的先进技术，主要用于将车辆的车牌图像转换成文本形式的车牌号码，以实现对车辆身份的验证和后续处理。在智能交通系统中，这项技术扮演着至关重要的角色，广泛应用于高速公路收费、区间测速、停车场管理和公共安全等领域。 该硕士学位论文由吴高峰撰写，导师为李熙莹和赵福利，专业为光学，详细探讨了车牌识别的关键环节： 1. 车牌定位：研究采用了Sobel垂直算子提取图像垂直边缘，结合真实的车牌边缘跳变判断条件，采取从粗到细的策略进行行定位，再利用滑动窗口方法进行列定位，最终确定车牌所在的矩形区域。 2. 字符分割：通过投影法结合车牌的先验知识，设计了多级滤波器，有效降低噪声干扰，解决了字符断裂和粘连导致的分割问题。 3. 字符识别：提取了字符的网格特征、小波矩特征和像素主成分特征，运用最小距离分类器进行字符分类。对于相似字符，采用二次识别策略提升识别准确性。 4. 系统集成：结合颜色判断、图像倾斜校正、二值化等预处理技术，构建了一个完整的车牌识别系统。 通过大量实际应用场景的图片测试，证实了所提出的算法的实用性，表明该系统具有较高的实用价值。 关键词涵盖了车牌识别、车牌定位、字符分割、小波矩和主成分分析，这些是该研究的核心内容，体现了在车牌识别系统开发中解决关键问题的技术路径和方法。