毕业设计（论文）-基于数学形态学的车牌定位的方法研究.doc

摘要
本文提出了一套简洁高效、基于数学形态学的车牌定位的方法。定位方法综合考虑了灰度和边缘信息,首先对图像进行了预处理,采用了灰度变换、去噪、增强对比度、边缘检测、二值化等方法对图像进行处理,提高了图像的质量,强化了图像区域;接着,采用一种基于二值图像灰度变化特征进行定位的方法,根据灰度的跳变搜索车牌区域,再利用车牌几何形状的特点对候选区进行筛选,得到车牌位置。
关键词:车牌定位;边缘检测;数学形态学
Abstract
This paper puts forward a set of concise efficiency, based on mathematical morphology method of license plate location. Locating method considering the gray and edge information, first the image preprocessing, using a gray transform, denoising and enhance contrast, edge detection, binary image processing methods, such as, improves the quality of the images, strengthened the image region, Then, using a method based on binary image gray-scale change characteristics of orientation method, according to the greyscale hopping search plate area, reuse plate geometric shape characteristics of the candidate area unselective and get license plate location.
Keywords:license plate location, image preprocessing, mathematical morphology
目录
摘要 I
ABSTRACT II
第1章绪论 1
课题背景 1
国内外研究现状 1
研究内容及技术指标 5
第2章车牌图像的预处理 6
图像的灰度化 6
图像二值化 7
8
9
图像的边缘检测 10
Roberts算子 11
Sobel算子 11
LOG(Lap1ac1anofGuass1an)算法 12
Prewitt算子 13
本章小结 17
第3章数学形态学的相关算法 18
数学形态学 18
数学形态学的基本运算 19
腐蚀和膨胀 19
开运算和闭运算 20
本章小结 21
第4章基于数学形态学的车牌定位 22
车牌的基本特征 22
车牌定位的设计思路 24
软件设计 26
车牌定位的结果分析 29
本章小结 29
结论 30
致谢 32
参考文献 33
附录1 译文 35
附录2 英文参考资料 38

第1章绪论
课题背景
随着全球经济的快速持续发展,车辆数目迅猛增长,世界各国交通拥堵、交通事故和环境污染越来越影响着社会经济发展和生活。虽然道路运输增长的需求可以靠提供更多的道路设施来满足,但是在资源、环境矛盾越来越突出的今天,道路设施的增长收到限制,这就需要依靠提供除设施之外的技术方法来满足这一需求。智能交通系统(
ITS)[1]是解决这一矛盾的重要途径之一,而且,其重要性正被越来越多的人所认可。
ITS是21世纪地面交通运输科技、运营和管理的主要发展方向,是交通运输的一场革命。自20世纪80年代末以来,西欧、北美和日本竞相发展智能交通系统,制定并实施了开发计划。发展中国家也开始了ITS的全面开发与研究。智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的概念最初由美国智能交通学会CITS America(当时名为IVHS America)于1990年提出的。ITS系统就是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系,而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
智能交通系统的开发,不仅可