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摘要：隨著現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，智能交通逐漸地成為人們生活的一部分，在智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域中車牌識別是極為重要，它可以廣泛地應(yīng)用于停車場的收費管理、交通流量的控制、車輛防盜、高速公路超速自動化監(jiān)管、闖紅燈電子警察和公路收費站等等，這對于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著十分重要的現(xiàn)實意義。在分析國內(nèi)國外的多種車牌圖像傾斜校正的方法的基礎(chǔ)上，總結(jié)出其中的優(yōu)缺點，本文提出了一種新的傾斜車牌圖像校正的算法，使用MATLAB語言編程實現(xiàn)，并通過車牌圖像進(jìn)行仿真實驗。 本文算法中，首先通過HSV模型來識別出車牌的底色，車牌的定位采用HSI模型，并且結(jié)合圖像的濾波算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的操作等手段，用邊緣檢測Canny算子提取車牌的邊界，然后進(jìn)行Radon變換且通過其Radon變換出的R圖找出其中最大四個峰值，確定車牌區(qū)域的四條邊所在直線，最后得到車牌位置的四個頂點坐標(biāo)，采用雙線性插值算法完成車牌圖像校正。 關(guān)鍵字：車牌底色 HSV模型 Radon變換 傾斜校正 雙線性插值
目錄 摘要 ABSTRACT 引言-1 1 緒論-2 1.1 課題研究背景和意義-2 1.2 傾斜車牌圖像校校正研究狀況-3 1.3 傾斜車牌圖像角度檢測與校正的問題分析-3 1.4 本文主要內(nèi)容-3 2 基于HSV空間模型的車牌底色識別-4 2.1 我國車牌底色的規(guī)定-4 2.2 HSV模型空間-4 2.3 從RGB到HSV的轉(zhuǎn)換-5 2.4 統(tǒng)計車牌圖像HSV空間的三個變量h、s、v-5 2.5 車牌底色的判別算法-7 2.6 車牌底色識別流程-8 2.7 車牌底色識別算法的仿真實驗-10 2.8 本章小結(jié)-11 3 基于HSI空間模型的車牌定位-12 3.1 我國的車牌標(biāo)準(zhǔn)-12 3.2 HSI空間模型-12 3.3 車牌圖像從RGB到HSI的轉(zhuǎn)換-13 3.4 圖像濾波-14 3.4.1高斯濾波器-14 3.4.2中值濾波器-14 3.5 基于HSI對車牌顏色的參數(shù)的限定-15 3.6 車牌圖像的定位流程-16 3.7 車牌圖像定位算法的仿真實驗-16 3.8 本章小結(jié)-18 4 基于Radon變換的車牌圖像的傾斜校正-19 4.1 邊緣檢測簡介-19 4.2 基于Radon變換的傾斜車牌圖像角度檢測-20 4.3 傾斜車牌圖像的校正-21 4.3.1空間轉(zhuǎn)換-21 4.3.2圖像插值-22 4.4 傾斜車牌圖像校正的流程-22 4.5 傾斜車牌圖像的校正的系統(tǒng)的整體框圖-30 4.6傾斜車牌校正算法的分析-31 4.6.1傾斜車牌校正算法法優(yōu)點-31 4.6.2傾斜車牌校正算法的缺點-31 4.7本章小結(jié)-31 5 總結(jié)和展望-32 5.1 總結(jié)-32 5.2 展望-32 參考文獻(xiàn)-36 |
