车牌识别技术：模糊判别定位与字符分割算法

"车辆图像中的车牌定位及字符分割算法研究" 这篇硕士论文主要探讨了车辆图像中的车牌定位和字符分割算法，对于从事车牌识别和字符分割技术的研究人员以及在校学生具有很高的参考价值。作者古利超在导师李志敏副教授的指导下，针对工学领域的仪器科学与技术专业进行了深入研究。 在车牌定位方面，论文提出了一种基于模糊判别的方法。首先，利用中值滤波器对彩色车辆图像进行平滑，以减少噪声。接着，应用Prewitt算子检测边缘，确保车牌边缘的完整性。接着，结合数学模糊理论，利用车牌与车身颜色的显著差异以及字符与背景的灰度变化，进行模糊判别，有效去除车身干扰并保留车牌区域。随后，通过形态学的腐蚀和膨胀操作，找到车牌的候选连通区域，并依据车牌特征提取最终的车牌区域。 在车牌字符分割部分，首先对定位后的彩色车牌图像进行灰度化和二值化处理，以统一背景。之后，通过平滑处理减少噪声，并对可能倾斜的车牌进行矫正，去除边框。论文采用了连通域和投影相结合的策略进行字符分割，能够有效地将车牌上的单个字符分离出来。为了后续的字符识别，字符还会进行归一化处理，确保所有字符大小一致，并通过细化和骨架提取来增强字符特征。 实验结果证明，所提出的算法在车辆图像处理中表现良好，能够准确地进行车牌定位和字符分割。整篇论文通过Visual C++ 6.0进行算法编程、仿真和验证，确保了算法的可行性和实用性。 这篇研究不仅对车牌识别技术的理论研究提供了新的思路，也为实际应用提供了有价值的参考，对于提升交通管理的智能化水平具有积极意义。