车牌定位算法研究：基于模式识别的图像处理技术

这篇资料是关于“基于模式识别的图像处理算法研究——基于模式识别的车牌定位算法研究”的毕业论文PPT，作者为陈宇栋，指导教师为邵慧，属于08电子信息工程(1)班的学术成果。该研究主要探讨了如何运用模式识别技术在图像处理中准确地定位车牌，涉及到图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等多个步骤。 在研究背景和意义方面，该课题关注的是在现代交通管理和智能交通系统中的车牌自动识别技术，这对于提高交通安全、交通流量监控以及违法行为的查处具有重要的实用价值。图像处理是实现这一目标的关键技术，尤其是在复杂的道路环境和光照条件下，精确的车牌定位是后续字符识别的基础。 在总体设计方案中，研究流程主要包括图像采集、预处理、车牌定位等环节。首先，通过Visual C++ 6.0环境读取位图文件，然后对车辆图像进行一系列预处理操作，如图像灰度化、灰度拉伸、加噪及增强、边缘检测（使用Prewitt算子）和图像二值化。这些预处理步骤旨在提高图像质量，便于后续分析。 图像预处理的具体步骤如下： 1. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算复杂性。 2. 灰度拉伸：调整图像的灰度级分布，增强对比度。 3. 加噪与增强：人为添加噪声并应用中值滤波器进行降噪处理。 4. 边缘检测：利用Prewitt算子找出图像的边缘，为车牌定位提供线索。 5. 图像二值化：将图像转化为黑白二值图像，便于车牌区域的分离。 车牌定位算法是本研究的核心，采用了搜索有色点对的方法。首先，定义蓝色点和白色点的判断标准，然后在图像中寻找满足特定条件的有色点对，即蓝色点与白色点的相邻关系，并限定它们之间的距离。通过搜索这样的有色点对，可以粗略定位到车牌的大致位置。之后，通过颜色、形状和纹理识别进一步精确定位车牌。 在车牌粗定位阶段，算法会寻找满足特定颜色模式的点对，即蓝色背景与白色字符的过渡区域。接着，通过细化处理，如形状分析和纹理特征匹配，来提高定位的准确性。 尽管PPT中未详细展示字符分割和字符识别的算法，但可以推测，这部分可能涉及对车牌定位后的局部区域进行处理，提取单个字符，然后应用OCR（光学字符识别）技术进行字符识别。 这份研究深入探讨了基于模式识别的车牌定位算法，展示了图像处理在实际问题中的应用，为车牌自动识别系统的设计提供了理论和技术支持。