LabVIEW实现的车牌自动识别技术探讨

"车牌自动识别算法及基于LabVIEW的设计实现" 本文主要探讨了一种车牌自动识别算法，并在LabVIEW开发环境中实现了这一算法的系统。车牌自动识别技术在现代智能交通系统中扮演着重要角色，特别是在停车场管理和交通监控等领域。本文作者凌家良、黄进江、林洪辉和黄荫权通过惠州学院电子科学系的研究，详细阐述了识别过程的关键步骤。 首先，文章介绍了图像二值化的重要性，这是车牌识别的基础。在图像处理中，二值化能够将图像转化为只有黑和白两种颜色的图像，便于后续处理。为了实现这一过程，作者采用了OSTU（Otsu's Method）算法，这是一种快速收敛的类间方差算法，用于确定最佳阈值。该算法能够自动适应不同光照条件下的图像，有效地将车牌区域从背景中分离出来。 接下来，基于LabVIEW的图像预处理阶段涉及去除噪声、增强对比度等步骤，以优化图像质量。然后，通过车辆定位处理，系统能够准确地定位出车牌在图像中的位置。字符分割是将车牌区域划分为单个字符的过程，这一步通常需要用到边缘检测和连通成分分析等技术。最后，字符识别阶段使用模板匹配或者深度学习的方法来识别每个字符，从而完成整个车牌号码的识别。 文中提到，该系统在停车场智能停车系统中的应用，当车辆进入特定区域时，红外传感器检测到车辆并通过串口发送指令，触发摄像头拍照。LabVIEW平台上的IMAQVision模块负责处理捕获的图像，执行上述的预处理、定位、分割和识别步骤，从而实现车牌号码的自动识别。 文章指出，灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程，简化了数据处理，提高了处理速度。通过公式[IJ = 0.299R + 0.58G + 0.114B，将红绿蓝三基色转化为灰度值。灰度化后的图像更利于后续的二值化处理。 总体而言，这篇论文详细介绍了车牌自动识别系统的构建，从图像处理的基本步骤到具体算法的应用，以及在实际应用场景中的实现，为理解和开发此类系统提供了宝贵的技术参考。