智能车牌识别系统中的图象获取技术研究

"一种实用的车牌图象获取方案 (2005年) - 刘兴, 刘庆祥" 本文详细介绍了智能车牌识别系统中图象获取技术的关键环节，旨在提供一种能在复杂环境下有效获取清晰车牌图象的实用方案。智能车牌识别系统主要应用于自动化的车辆管理，通过计算机视觉技术自动识别汽车并控制大门进出，具有高效、准确和经济的优点。 文章首先简述了智能车牌识别系统的构成，包括图象获取、图象识别和数据库管理，强调了图象获取质量对于后续处理的重要性。作者针对图象获取进行了深入研究，主要关注以下几个方面： 1. 摄像头和图象卡的选择：考虑到成本和性能的平衡，文章建议使用标准黑白摄像机，因为它们具有较高的分辨率且价格相对较低。图象采集卡的灰度精度设定为8位，分辨率则根据识别需求来确定。 2. 摄像机镜头位置的标定：这一环节至关重要，因为它直接影响到拍摄到的车牌图象的清晰度。镜头位置需要根据后端识别的图象质量要求、实际场地条件以及摄像机和图象采集卡的技术能力进行综合考虑。系统要求分割出的车牌图象必须足够清晰，以便于识别。 3. 考虑因素：文章还讨论了汽车速度、车队间距、天气条件对图象曝光量的影响。这些因素都需要在设计方案时予以考虑，以确保在不同环境条件下，摄像机能捕捉到理想效果的车牌图象。 4. 摄像机标定方法：尽管文章没有详细阐述具体的方法，但可以推测，摄像机标定可能涉及到几何校正、焦距调整、视角计算等步骤，以确保车牌始终处于最佳拍摄位置。 5. 图象处理：虽然本文重点在图象获取，但可以推断，获取后的图象还需要进一步的处理，如预处理（去噪、增强）、车牌定位、字符分割和字符识别等，这些都是整个系统不可或缺的部分。 这篇论文提供了关于智能车牌识别系统中图象获取的实用策略，对于理解车牌识别系统的前端关键技术具有指导意义。同时，这种方法可以作为其他类似应用中的参考，比如交通监控、停车场管理等领域。