基于数字图像处理的车牌识别关键技术研究的中期报告.docx

基于数字图像处理的车牌识别关键技术研究的中期报告
1.引言
车牌识别（LicensePlateRecognition，简称LPR）是一种利用图像处理技术对车辆的车牌进行识别的技术。车牌识别技术的普及应用可以辅助警务机构实现车辆登记、道路监控、交通违章等方面的管理和处理。基于数字图像处理的车牌识别技术的研究和应用已经成为当前图像处理领域的热点之一。
2.研究内容和进展
本研究主要围绕车牌识别的关键技术展开，包括车牌定位、车牌字符分割、字符识别等。本阶段主要研究了车牌定位和车牌字符分割两个关键技术的实现方法。
2.1车牌定位
车牌定位是车牌识别中的第一步，其目的是从整张图像中准确、快速地定位出车牌的位置。常见的车牌定位方法有以下几种：
（1）基于颜色信息的定位法
该方法主要是基于车牌颜色在整张图像中与周围环境的差异性来完成车牌的定位。其定位过程一般包括颜色空间变换、颜色值过滤、形态学处理等步骤，通过分析图像的颜色统计信息，选择合适的颜色阈值从而找出车牌所在的位置。
（2）基于形状特征的定位法
该方法主要利用车牌矩形形状和边缘信息来进行车牌的定位。将图像进行边缘检测后，可以得到大量的边缘信息，将边缘信息转换为直线段，筛选出符合车牌大小及比例关系的候选矩形，然后采用非最大值抑制等方法选择最优矩形区域作为车牌位置。
2.2车牌字符分割
车牌字符分割即将车牌区域中的字符分割出来，为接下来的字符识别提供更好的条件。车牌字符分割方法通常包括以下几个环节：
（1）图像预处理
通过对车牌图像进行图像增强、去噪、二值化等预处理操作，使车牌字符更加清晰明确。
（2）字符分隔点定位
通过在车牌图像中搜索字符分隔点，求出每个字符的宽度和高度等信息，在后续的字符分割和字符识别过程中起到重要的作用。
（3）字符分割
通过基于字符宽度和分隔点宽度信息的二值化、投影分割、竖直方向的边缘检测等方法对字符进行分割。
3.总结与展望
本研究主要对基于数字图像处理的车牌识别关键技术进行了中期研究，主要涵盖了车牌定位和车牌字符分割两个环节的实现方法。目前，车牌识别技术已经在多个领域得到实际应用，然而在实际操作中还需要解决许多问题，例如低质量图像、车牌变形等问题。因此，未来的研究方向应该是针对这些问题进行技术探索和创新，提高车牌识别技术的准确度和鲁棒性。