1、近年來,隨著全國人民生活水平的不斷提高,汽車數(shù)量的不斷增加,與此同時政府也加快了建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施的步伐。目前立交橋、停車場、高速公路越來越多,但是卻缺乏合理有效的車輛管理措施。為了規(guī)劃交通方面的管理,提高交通設(shè)施的使用效率,相繼出現(xiàn)了一些相應(yīng)的智能交通系統(tǒng)。車牌自動識別系統(tǒng)則是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,目前車牌自動識別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,但大多還是在車輛圖像質(zhì)量較好的基礎(chǔ)上。在實(shí)際應(yīng)用中,采集到的圖像會因?yàn)檐囕v的高速運(yùn)動而產(chǎn)生模糊的

2、情況,因此自動識別出高速運(yùn)動狀態(tài)下的車牌具有實(shí)際意義和應(yīng)用價值。
　　本文主要討論了高速運(yùn)動模糊車輛圖像的恢復(fù)、車牌定位、傾斜校正、字符分割、字符識別等方法,總結(jié)討論了前人的研究內(nèi)容,改進(jìn)了已有的相關(guān)算法,還提出了一些新的算法。主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)在運(yùn)動模糊車輛圖像恢復(fù)方面,首先介紹了運(yùn)動模糊圖像的退化模型,提出了一種基于演化算法的運(yùn)動車輛圖像的恢復(fù),根據(jù)運(yùn)動模糊圖像的退化模型來確定適應(yīng)值函數(shù),然后進(jìn)行選擇、交

3、叉、變異等演化操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與盲恢復(fù)方法相比,演化算法能提高運(yùn)動模糊圖像的復(fù)原能力。
　　(2)在車牌定位方面,本文提出了一種基于混沌演化算法的車牌定位方法。該方法采用混沌原理生成初始種群,在演化過程中,對選擇出的個體進(jìn)行混沌優(yōu)化,根據(jù)混沌演化算法的全局尋優(yōu)性來實(shí)現(xiàn)車牌的定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有較好的定位效果,適應(yīng)能力較強(qiáng)。
　　(3)在字符分割方面,本文提出了一種基于演化算法的二值化算法,采用Otsu方法來確定適