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![車牌識別系統(tǒng)中傾斜校正算法的研究與實現.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/4/22/30801442-5dfd-4961-8e36-f38ea62d2846/30801442-5dfd-4961-8e36-f38ea62d28461.gif)
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文檔簡介
1、車牌識別系統(tǒng)是智能交通的核心部分,主要用于道路交通的各大樞紐,監(jiān)控和引導道路交通。車牌識別系統(tǒng)尤其在城市大型停車場中發(fā)揮著其不可忽視的作用,它主要負責車輛的出入管理、收費和自動放行。其中車牌識別系統(tǒng)中的傾斜校正技術對車牌識別率具有關鍵性的作用。為加強對車輛的管理,提高車輛通行速度,適應市場需求,對適用于室外停車場使用的車牌識別系統(tǒng)提出了更高的性能要求,特別是對傾斜校正算法的實時性和兼容性以及校正誤差要求更高。本課主要對傾斜校正算法進行了
2、深入的研究,提出了一種新的基于顏色信息和角點特征提取的快速校正算法,并基于軟件實現了該算法的應用。
本文在研究了車牌識別系統(tǒng)中傾斜校正的經典算法后,實現了三種常見傾斜校正算法,并提出了一種新的基于顏色信息與角點特征提取的快速校正算法。實現的第一種常見算法為投影旋轉校正算法,該算法主要研究了傾斜角度的計算方法,通過計算出不同角度上的投影方差,確定其傾角;實現的另外兩種常見算法為基于插值的旋轉校正算法,即在原有旋轉算法的基礎上添加
3、常用插值算法,包括最近鄰插值和雙線性插值算法,補償旋轉過程中丟失的像素信息;將常見的傾斜校正算法嵌入到課題組的車牌識別系統(tǒng)中,并進行實際測試,通過對測試結果的比較分析,最終提出一種同時具有定位和傾斜校正功能的新算法,新算法首先通過顏色空間轉換快速定位和分離車牌區(qū)域,再對該區(qū)域進行數學形態(tài)學處理,提取邊框并最終定位出角點的位置,計算出角點的最小慣性矩,慣性矩最小的角度即為車牌傾角;課題最終采用這種新的基于顏色信息與角點特征提取的傾斜校正算
4、法,該算法與投影旋轉法和插值旋轉法相比處理速度快,識別準確率高,魯棒性好。軟件測試表明,傾斜校受到原系統(tǒng)中定位和識別算法的限制,為達到理想的識別效果,在實現校正的同時,提出了改進定位算法,改進后的定位算法中,采用二次濾波,有效避免了噪聲對定位速度和效果的影響,改進后定位準確率達到98.9%以上。最后論文對字符模板亦進行了優(yōu)化,使得原來無法處理識別或識別率較低的車牌號碼能夠準確識別,最終識別率較改進前提高了1%以上。
依據本文設
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