基于模式识别的车牌定位算法研究

"该资源是一份关于基于模式识别的车牌定位算法研究的毕业论文PPT，由08电子信息工程(1)班的陈宇栋同学完成，指导教师为邵慧。主要内容涉及车辆图像采集与预处理、车牌定位、字符分割和识别等步骤，重点介绍了在彩色图像中通过搜索有色点对进行车牌粗定位和精定位的方法。" 在车牌精定位的领域，图像处理算法是关键。首先，车牌形状识别是初步判断车牌区域的基础。正常的车牌形状通常为440mm × 140mm，宽高比大约为3.14。在实际应用中，考虑到拍摄角度可能导致的形变，宽高比修正为2.5到4之间。如果图像中的疑似车牌区域满足这个条件，那么可以认为它通过了形状识别的初步筛选。 接着，图像预处理是提高后续处理效果的关键步骤。这包括将彩色图像转化为灰度图像，以减少处理复杂性；通过灰度拉伸增强图像对比度；添加噪声并用中值滤波器去除噪声，提高图像质量；使用Prewitt算子进行边缘检测，以便更好地识别车牌边缘；最后，通过二值化处理将图像转换为黑白两色，便于后续的车牌定位。 在车牌定位部分，该算法采用了搜索有色点对的方法。针对蓝底白字的车牌，定义有色点对为一个点的左侧为蓝色，右侧为白色，另一个点反之，并且这两个点之间的距离在一定范围内。通过遍历图像中的每个像素点，检查其颜色属性是否符合定义的蓝白边界，从而找到可能的车牌位置。这个过程涉及到对图像的红、绿、蓝三原色分量的分析，通过设定阈值来区分蓝色和白色像素点。 在颜色识别阶段，设置了宽松的条件来涵盖各种光照和色彩变化。例如，当蓝色点的蓝色分量值高于红色和绿色分量值加上一个动态阈值ε时，就认为该点为蓝色。白色点的判断则是其颜色分量均值超过一个阈值V加上ε。这些策略提高了算法在不同环境下的鲁棒性。 这份研究旨在通过模式识别技术实现高效准确的车牌定位，为后续的字符分割和识别奠定基础。整个流程在Visual C++ 6.0环境中实现，通过读取位图文件并执行一系列图像处理操作，最终找到并精确定位车牌的位置。这种方法对于智能交通系统、车辆监控以及自动识别系统等应用具有重要的理论和实践价值。