基于数字图像处理的车牌识别系统详解及关键技术

基于图像处理的通用车牌识别系统是一种结合了计算机视觉和模式识别技术的智能交通系统，由郭欣（学号：2011M8009072006，专业：控制工程）的研究工作所体现。该系统主要针对汽车牌照进行自动化识别，目标是在交通管理、收费、监控等多个场景中提高效率和准确性。 系统的核心任务是识别各种类型的车牌，如黄底黑字的民用大车牌照、蓝底白字的小型车牌照、军队或武警的白底红字或黑字牌照，以及特殊用途的黑底白字、带有明显标识的试车和临时牌照。所有车牌的尺寸统一，长度44cm，宽度14cm，包含7到8个字符，其中字符识别是关键技术环节。 当前的车牌识别技术主要分为两种方法：间接法和直接法。间接法依赖智能卡存储车辆信息，优点在于识别准确度高、可靠性强，适合全天候工作，但建设成本较高。而直接法，如基于数字图像处理的系统，通过高清图片捕捉、压缩、去噪和分割等技术来识别车牌，成本较低且结构简单，但识别率受限于环境因素，如天气、光线和拍摄角度。 实现车牌识别的关键技术步骤包括： 1. 图像预处理：首先，原始图像需通过数字化处理，即采样与量化，将模拟信号转化为计算机可处理的数字形式。这一步对于去除噪声和提高图像质量至关重要。 2. 图像增强：通过对图像进行增强操作，旨在突出车牌字符，减少背景干扰，使得字符更易于识别。这可能涉及对比度调整、滤波、二值化等处理手段。 3. 特征提取：从处理后的图像中提取出与车牌字符相关的特征，如边缘、形状、纹理等，这些特征是后续识别的基础。 4. 字符识别：通过将提取的特征与预先设定的标准字符模板进行模式匹配，计算相似度，选择最匹配的字符作为识别结果。这是一个迭代过程，可能需要采用机器学习算法，如神经网络，以提高识别精度。 5. 结构分析和优化：结合上下文信息和概率模型，对识别结果进行校验和优化，以降低误识率，特别是在复杂的环境中。 郭欣的研究着重于改进直接法的性能，提高识别率，使之能在实际应用中更好地服务于智能交通系统，从而推动这一领域的发展，为交通管理和安全管理带来更大的便利。然而，尽管技术不断进步，环境因素对识别系统的影响仍然是一个需要持续关注和解决的问题。