视频交通监控中车牌识别的优化算法研究

"用于视频交通检测监控系统的车牌自动识别算法研究" 本文主要探讨了在视频交通检测监控系统中车牌自动识别算法的研究，作者是陈杨和杨兆选，发表于2006年的《天津大学电子信息工程学院》。文章重点在于提出两种改进的算法，以提高车牌识别的准确性和效率，满足视频交通监控系统的实际需求。 一、Hough变换改进的几何失真矫正方法 在视频监控中，由于摄像头视角、安装位置等因素，拍摄到的车牌可能会存在几何失真，如倾斜、扭曲等。传统的Hough变换虽然能检测直线，但在处理这种失真时效果有限。文章提出了一种基于Hough变换的改进算法，通过对Hough变换参数空间的优化，能够更精确地检测出车牌的边缘，从而实现对几何失真的有效矫正。这一步骤对于后续的字符定位和识别至关重要。 二、马尔可夫随机场模型与遗传算法的函数优化二值化 在车牌识别过程中，二值化是关键步骤，它将图像转化为黑白两色，便于特征提取和字符分割。文章引入了马尔可夫随机场（MRF）模型，该模型可以考虑像素之间的相互依赖关系，提高二值化的鲁棒性。同时，结合遗传算法进行函数优化，使得二值化过程更加适应不同光照、噪声条件下的车牌图像，提高了识别的准确性和稳定性。 三、实验结果与分析 通过实验验证，这两项改进的算法在实际应用中显著提升了车牌识别的正确率和识别速度，达到了视频交通信息检测监控系统的要求。实验结果表明，即使在复杂环境下，算法也能保持良好的识别性能。 四、关键词解析 1. 车牌识别：这是整个研究的核心，即自动识别车辆上的车牌号码。 2. 几何失真矫正：处理因拍摄角度导致的图像变形问题。 3. 二值化：图像处理中的一个重要步骤，将图像转化为黑白两色调，简化后续处理。 4. BP算法：文中未明确提到BP算法，可能是指错误反向传播（Backpropagation）算法，常用于神经网络训练，但在此文中并未详细展开。 这篇文章为视频交通监控系统提供了一套有效的车牌自动识别算法，通过几何失真矫正和优化的二值化处理，显著提高了识别性能，为智能交通系统的车牌识别提供了技术支撑。