基于圖像處理及支持向量機的車牌識別技術研究.pdf

1、隨著我國城市化建設規(guī)模的擴大，主要大城市人口數量和機動車的保有量不斷增加，導致各個大城市道路交通擁堵。ITS(IntelligentTransportSystem，智能交通系統(tǒng))的興起一定程度上緩解了日益嚴重的交通壓力，促進了交通科學信息化、智能化、社會化的發(fā)展。車牌自動識別系統(tǒng)作為ITS的核心部分，在許多領域中得到了廣泛的應用。完整的車牌識別系統(tǒng)包括車牌圖像預處理、車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識別四部分內容。論文對車牌識別系統(tǒng)的幾

2、個主要部分，包括車牌圖像預處理、車牌定位、車牌字符識別三部分進行了研究。
　　(1)車牌圖像預處理。圖像預處理主要包括RGB(RedGreenBlue，紅綠藍)圖像的灰度轉換、非線性灰度拉伸、直方圖規(guī)格化、二值化。經過預處理后的圖像，降低了車牌圖像背景的復雜度，為車牌識別提高了精度，節(jié)省了運算的時間和存儲空間。
　　(2)車牌定位。論文采用了一種基于頂帽變換和車牌形態(tài)學體態(tài)分析法相結合的車牌定位方法，頂帽變換后的車牌圖像濾除

3、了大部分背景，然后應用改進的多方向Sobel算子檢測車牌區(qū)域，得到車牌候選區(qū)域，根據車牌自身的尺寸特征，利用形態(tài)學體態(tài)分析法對候選車牌區(qū)域濾波，濾波后的圖像用4鄰域連通彩色標記，最后用水平垂直掃描定位出車牌，仿真結果表明該定位方法是可行有效的。
　　(3)車牌字符識別。對采集的車牌字符樣本歸一化處理，用粗網格提取字符的特征，通過遺傳算法得到小樣本下RBF(RadialBasisFunction，徑向基函數)核函數的最優(yōu)化參數，并采