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现下各大停车场使用最广泛的管理模式便是采用车牌识别技术，这一技术的应用使得传统停车模式的瓶颈得到了很好的改善，车牌识别字符识别的基本方法通常又三类:(1)神经网络法;(2)模板匹配法;(3)结构特征分析方法.模板匹配的主要特点是实现简单,当字符较规整时对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率相当高.此处采用的是模板匹配的方法,即是将要识别的字符与事先构造好的模板进行比对,根据与模板的相似度的大小米确定最终的识别结果.模板的制作很重要,必须要用精确的模板,否则就不能正确的识别.
车牌识别过程用MATLAB语言编程实现,无时间滞后感,可以满足实时检出的要求.但是在设计的过程中发现,使用另一幅图像后,识别效果始终没有那么理想.需要做一定的设置后才能识别出相应的字符.
在区域搜索和分割方而,根据车牌特点,一般采用的车牌定位算法有:(1)边缘检测定位算法;(2)利用哈夫变换进行车牌定位;(3)色彩分割提取车牌等.这里我采用边缘检测和数学形态学检测结合的方法实现定位.Canny算了具有既能滤去噪声又保持边缘特性的边缘检测的特性.然后采用数学形态学方法对车牌进行膨胀运算,使车牌区域的像素点连接起米后,再对处理后的图像进行腐蚀运算,达到可以去除噪声的同的.
基于边缘检测的定位方法反应时间快,定位准确率高,能有效的去除噪声,而且对于多车牌快速定位的效果也很不错,保证了各项指标的先进性,是车牌定位技术领域中运用最广泛的方法,即便使用其他方法,很多情况下依然要结合边缘检测的方法从而得到更优的结果.基于边缘检测的定位方法存在的缺陷就是,如果车牌褪色比较严重的,由于字符笔画的边缘很难检测或根本检测不到,往往导致定位的失败.
车牌识别在车牌字符分割的预处理中,用到了对分割出的字符车牌进行均值滤波,膨胀或腐蚀的处理.这在对于有杂点的车牌是很有用的,因为这样可以把字符与字符之间的杂色点去除,只有白色的字符和黑色的背景存在,这样有利于的字符分割进行.
对于识别错误情况的分析可知,主要原因:一是牌照自身的污渍等影响了图象的质量;二是牌照字符的分割失败导致的识别错误:再就是部分字符的形状相似性,比如,B和8:A和4等字符识别结果可能发生混淆的情况.
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