车牌识别技术：基于模式识别的图像处理算法

"这篇资源是一份关于车牌纹理识别的毕业论文PPT，主要探讨了基于模式识别的图像处理算法在车牌定位中的应用。作者通过一系列的图像预处理步骤，包括图像灰度化、灰度拉伸、加噪、中值滤波、边缘检测和二值化，为后续的车牌定位打下基础。论文详细阐述了如何利用颜色、形状和纹理特征进行车牌的粗定位和精定位，特别强调了纹理识别的重要性，因为车牌的字符区在纹理上具有高频灰度变化特征。" 在车牌纹理识别中，作者提出了一种黑白二值图的字符纹理识别算法，具体步骤包括： 1. 设定图像的行数和搜索范围，例如在某一行内，从特定位置开始到结束搜索黑白值交替的次数，记录为n0。 2. 在相邻的行，同样进行黑白值交替次数的搜索，记为n1，并可能继续对多行进行此操作，以i=2,3,..., 计算更多的n值。 3. 这些交替次数的统计有助于识别出具有特定纹理特征的字符区域，从而辅助车牌的精确定位。 论文的作者是08电子信息工程(1)班的陈宇栋，指导教师是邵慧。研究背景和意义未在摘要中详细展开，但可以推测，随着智能交通系统的发展，自动车牌识别技术对于车辆管理、交通安全和交通流量分析等领域具有重大意义。在总体设计方案中，图像处理流程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。 在图像预处理阶段，采用了VisualC++6.0作为开发环境，通过读取位图文件，进行了一系列处理，如图像灰度化减少颜色复杂性，灰度拉伸增强图像对比度，加噪和中值滤波用于去除噪声，Prewitt算子边缘检测找出图像边界，最后的二值化处理将图像转化为黑白，便于后续的车牌定位。 车牌定位部分，作者提出通过搜索有色点对（蓝色和白色点）的方法实现粗定位。对于蓝底白字的车牌，找到满足特定条件的点对，即蓝色点与白色点的交替，进一步通过形状和纹理识别进行精确定位。 整个算法流程清晰，结合颜色、形状和纹理特征，实现了对车牌的有效识别，为实际的车牌识别系统提供了理论和技术支持。