彩色車(chē)牌圖像定位及字符分割方法研究.pdf

1、車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于交通領(lǐng)域。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)主要由車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別三部分組成。本文總結(jié)了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外在車(chē)牌定位及字符分割領(lǐng)域的最新研究成果,在此基礎(chǔ)上對(duì)彩色車(chē)牌定位、彩色車(chē)牌二值化、字符分割等問(wèn)題進(jìn)行研究探討。
　　 本研究主要內(nèi)容包括：⑴對(duì)目前國(guó)內(nèi)外幾種典型的車(chē)牌定位、二值化、字符分割方法進(jìn)行闡述與分析,并對(duì)不同方法進(jìn)行了比較和評(píng)價(jià)。⑵提出了一種基于HIS空間邊緣顏色信息的彩色

2、車(chē)牌定位方法。該方法的流程是:先在車(chē)牌灰度圖像的基礎(chǔ)上提取候選區(qū)域,然后對(duì)候選區(qū)域邊緣點(diǎn)進(jìn)行HIS空間邊緣顏色對(duì)判斷。仿真結(jié)果表明:此方法可大量減少檢測(cè)點(diǎn)的數(shù)量,提高彩色車(chē)牌定位速度；可充分利用車(chē)牌顏色特征信息,排除類(lèi)似車(chē)牌矩形區(qū)域以及與車(chē)牌顏色相似的車(chē)身區(qū)域的干擾,對(duì)車(chē)牌進(jìn)行準(zhǔn)確定位。⑶提出了一種基于H和I分量的改進(jìn)模糊C均值(FCM)算法,實(shí)現(xiàn)彩色車(chē)牌二值化。該方法通過(guò)提取(H、I)有效樣本點(diǎn)減少聚類(lèi)樣本數(shù)來(lái)提高聚類(lèi)速度。仿真結(jié)果表