多特征融合的車牌字符識別算法.pdf

1、　　車牌識別技術是智能交通系統(tǒng)的核心技術，而車牌字符識別技術又是車牌識別技術中的核心，它在智能交通系統(tǒng)中起到舉足輕重的作用。考慮到以往車牌字符識別方法借助于輔助硬件設備提高字符識別率而增加設備成本的缺點，本文研究了利用圖像處理與模式識別技術進行多特征融合的車牌字符識別算法，降低了車牌識別系統(tǒng)的成本，且提高了字符識別率。本文的工作主要包括車牌傾斜校正、車牌二值化、車牌字符分割和車牌字符識別四部分。
　　在車牌傾斜校正部分，提出了融

2、合Ho ugh與Rado n變換的車牌傾斜校正算法，該方法有效解決了Ho ugh變換無法校正無邊框車牌和Ra do n變換計算量大的問題。在車牌二值化部分，提出了基于 HSV 空間的亮度自適應閾值分割法，該方法對光照過強、過弱或不均勻情況下的藍白車牌圖像均可以得到令人滿意的二值化效果。在車牌字符分割部分，提出了邊界距離矩陣，將邊界距離矩陣應用到車牌字符分割算法中，使得本文提出的基于邊界距離矩陣的連通域分割法不依賴于車牌定位的精確程度，很

3、好地解決了漢字易分割錯誤的問題，且對噪聲嚴重的圖像也能得到很好的分割效果。在車牌字符識別部分，利用字符的密度特征、穿透特征、一階外圍特征和具有旋轉(zhuǎn)不變性的ID-LBPV描述符提取的特征四種特征進行融合，采用支持向量機、分塊投票表決法以及基于位置信息的模板匹配方法三級分類法來實現(xiàn)車牌字符的識別，該方法尤其是對低質(zhì)量字符圖像較以往的識別方法識別率有很大的提高。
　　本文建立了包含十個省市車牌圖像的車牌庫，上述四部分工作均利用車牌庫在