车牌识别技术：定位与倾斜矫正算法探讨

"车牌识别系统的研究集中在车牌定位、倾斜矫正以及字符分割等方面，以提高系统的实时性和准确性。本文提出了一种结合边缘检测和投影法的车牌定位算法，并介绍了基于Radon变换的倾斜矫正方法。" 车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，用于自动识别车辆的车牌信息。该系统通常包括四个主要步骤：车牌定位、图像预处理、字符分割和字符识别。车牌定位是首要任务，因为后续步骤依赖于准确的车牌区域定位。 针对车牌定位问题，本文提出了一种创新的算法，它结合了边缘检测和投影法。首先，使用Sobel算子对灰度图像进行边缘检测，这有助于识别图像中的轮廓变化。然后，进行图像二值化，将图像转化为黑白两色，简化处理。接下来，对图像进行水平和垂直方向的投影，通过分析投影结果，利用车牌的几何形状和纹理特性来精确定位车牌的位置，从而提高了定位速度和准确性。 然而，由于拍摄条件的影响，车牌图像可能会出现不同程度的倾斜。为了解决这一问题，文章引入了基于Radon变换的倾斜矫正算法。在对定位后的车牌图像进行二值化处理后，使用Sobel算子再次进行边缘检测。通过对边缘图像执行Radon变换，可以计算出车牌的倾斜角度，从而确定校正的方向和程度。对车牌进行矫正，确保后续的字符分割和识别阶段能够顺利进行。 实验结果显示，提出的车牌定位算法和倾斜矫正算法均具有良好的实时性和有效性。这种方法不仅减少了计算复杂性，而且提高了整体识别率，对于实际的车牌识别系统有着重要的应用价值。 关键词涉及的技术包括车牌定位、边缘检测（Sobel算子）、投影法、倾斜矫正（Radon变换）。这些技术是计算机视觉和图像处理领域常用的方法，对于理解和开发车牌识别系统至关重要。论文的贡献在于提供了一种结合多种方法的优化方案，解决了实际应用中车牌定位和矫正的挑战。 这篇学术文章发表在《杭州电子科技大学学报》第27卷第2期，由葛海江、方江江和张翔共同撰写，得到了杭州电子科技大学科学研究基金的支持。作者们通过理论分析和实验验证，展示了他们的研究成果，为车牌识别技术的发展做出了积极的贡献。