车牌识别技术：倾斜矫正与字符分割算法

"该资源是一篇来自河北工业大学的硕士学位论文，作者翟伟芳，导师于明，专业为计算机应用技术，研究重点在于车牌识别系统中的倾斜矫正和字符分割算法。" 车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，它涉及到图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别四个关键步骤。在车牌识别过程中，由于图像获取的实际情况，车牌可能会出现倾斜，这给后续的分割和识别带来了挑战。本研究针对这一问题，提出了一套完整的解决方案。 首先，论文在Visual C++环境下，阐述了图像预处理的过程。图像经过灰度化处理，将彩色图像转化为单一亮度的图像，以简化处理；接着进行二值化，将图像转换为黑白两色，便于边缘检测；随后采用边缘检测技术，如Canny算子等，找出图像中的边界；为了去除噪声，论文还引入了中值滤波器，这是一种有效的去噪方法，尤其对于椒盐噪声有很好的消除效果。 在车牌定位阶段，论文采用了边缘检测和二值化相结合的方法，通过分析灰度值的突变来找到车牌的上、下边缘。然后，通过垂直投影法，计算每个像素列的灰度值总和，从而确定车牌的左右边界，实现车牌的精确定位。 在倾斜矫正环节，论文提出了一种创新方法，即统计图像左右半边目标像素的平均高度，以此判断和纠正图像的倾斜。这种方法能有效地校正因拍摄角度导致的车牌倾斜，为后续字符分割提供平整的图像基础。 字符分割是识别前的关键步骤，论文采用了先粗分后细分的策略。首先，通过对字符区域的高度进行大致估算，进行初步分割；然后，进一步细化，根据字符间的间隔精确划分出单个字符的区域，为字符识别创造条件。 尽管该系统已经取得了一定的成果，但作者也指出，系统仍存在不足，比如在复杂环境下的适应性、抗干扰能力以及识别率等方面还有待提升。未来的研究方向可能包括改进预处理技术以适应更多光照和天气条件，优化字符分割算法以提高分割精度，以及引入深度学习等先进技术提升字符识别的准确性和鲁棒性。 这篇论文对车牌识别系统中倾斜矫正和字符分割的关键技术进行了深入研究，为实际应用提供了有价值的理论和实践指导。其研究成果对提升车牌识别系统的整体性能有着重要意义，同时也为相关领域的研究提供了新的思路。