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    188宝金博页面版: 一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法

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    内容提示： 　　收稿日期: 2001212206　基金项目: 国家自然科学基金资助项目(69875009). 　作者简介:马俊莉, 硕士研究生, 研究方向为图像处理与模式识别. 莫玉龙, 教授, 博士生导师, 研究方向为图像处理与模式识别、 人工神经网络. 王明祥, 博士研究生, 研究方向为图像处理与模式识别、 独立分量分析.一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法马俊莉, 莫玉龙, 王明祥(上海大学 通信与信息工程学院, 上海 200072)摘　要: 提出了一种改进的模板匹配方法. 该方法是在传统的模板匹配方法的基础上, 通过对字符特征区域的扩大和加强注意设计了一种改进的模板, 以达到更...

    文档格式：PDF | 页数：3 | 浏览次数：166 | 上传日期：2010-08-28 21:07:44 | 文档星级：
    　　收稿日期: 2001212206　基金项目: 国家自然科学基金资助项目(69875009). 　作者简介:马俊莉, 硕士研究生, 研究方向为图像处理与模式识别. 莫玉龙, 教授, 博士生导师, 研究方向为图像处理与模式识别、 人工神经网络. 王明祥, 博士研究生, 研究方向为图像处理与模式识别、 独立分量分析.一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法马俊莉, 莫玉龙, 王明祥(上海大学 通信与信息工程学院, 上海 200072)摘　要: 提出了一种改进的模板匹配方法. 该方法是在传统的模板匹配方法的基础上, 通过对字符特征区域的扩大和加强注意设计了一种改进的模板, 以达到更有效的匹配结果. 将该方法应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像库中, 其平均识别率达到 97. 1%. 实验结果表明本文所提出的改进的模板匹配方法具有较高的识别率和鲁棒性.关 键 词: 字符识别; 模板匹配; 图像处理中图分类号: TP391. 4　　　　　文献标识码:A 　　　　　　文 章 编 号: 100021220(2003)0921670203A Recogn ition M ethod of Car L icense Plate Characters Based onM odif ied TempletMatchingMA Jun2li, MO Yu2long, WAN GM ing2xiang(S chool of Comm unication and Inf orm ation Engineering, S hanghai U niversity, S hanghai 200072,China)Abstract: In this paper, a modified templet matching method is proposed. Based on traditional templet matchingmethod, the modified templet is desighed to achieve a more effective result by extending and strengthening the featureregion of the characters . This method is applied to recognize characters in car license plate database of Hu2ning high2way and the recognition rate is 97. 1%. Experi mental results show that the modified templet matching method hashigher recognition rate and robustness.Key words: characters recognition; template matching; i mage processing　　汽车牌照自动识别系统可对道路上行驶的汽车身份进行自动认证, 该系统能广泛应用于高速公路不停车收费站、 城市交叉口、 港口和机场、 国家重要机关出入地等场所, 对提高这些场所交通系统的管理水平和自动化程度具有重要的意义〔 1〕. 系统的任务是处理、 分析摄取的汽车图像, 实现车牌号码的自动识别, 其输入是摄像机拍摄的汽车图像, 输出是文本格式的车牌号码. 系统的识别过程如下〔 2〕: 汽车经过检测区域时, 感应线圈向主机发出脉冲信号, 激发摄像机对汽车进行捕捉, 所得图像数字化后送给计算机进行预处理; 由计算机对输入图像进行图像分割(车牌定位、 车牌二值化、 字符切分)和特征提取后进而加以识别, 最后输出字符识别结果.预处理是指对原始图像进行平滑、 滤波、 增强、 灰度拉伸等操作, 以提高图像的质量.图像分割把图像分成若干有意义的区域〔 3〕, 它是字符识别过程的关健. 为了有效地从复杂背景中提取出单个字符, 我们开发的车牌识别系统采用了以下方法: 在车牌定位中, 系统采用基于垂直边缘提取和投影分析的定位方法; 在车牌二值化中, 系统提出了一种基于直方图分析的车牌字符黑白类型的判别法则, 进而用 P2tile 法进行二值化处理; 在字符切分中, 结合车牌的先验知识, 采用基于投影分析的波峰——波谷法进行字符切分.字符识别是对分割出的待识字符进行分类从而识别它们〔 4〕. 汽车牌照上的字符是由有限的汉字、 英文字母和数字组成的, 其中汉字为各省和直辖市的简称或军种的简称, 字母为A～ Z, 数字为 0 ～ 9. 在识别过程中一般可采用简单有效的模板匹配与神经网络相结合的方法.1　模板匹配方法的基本原理模板匹配方法是实现离散输入模式分类的有效途径之一, 其实质是度量输入模式与样本之间的某种相似性, 取相似性最大者为输入模式所属类别. 它根据字符的直观形象抽取特征, 用相关匹配原理进行识别, 即是将输入字符与标准字符在一个分类器中进行匹配. 以二维图像的处理为例, 相关匹配算法如下〔 5〕:设输入字符用输入函数 f (x , y)表示, 标准模板用函数 F(x , y)表示, 在相关器中比较后输出为 T (x , y). 由于随机变量用相关量 x 1, x 表示, 此时, 相关器输出为:y2) =κf (x , y)F (x + (x 1 -T (x 1 -x 2, y1 -x 2), y +　第 24 卷 第 9 期　　2003 年 9 月小 型 微 型 计 算 机 系 统M I N I- M ICRO SYSTEM SVol124 No. 9　　Sep. 2003　　© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net

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