车牌识别中倾斜牌照快速矫正

编号

本科毕业设计

车牌识别中倾斜牌照快速矫正

方法的设计与实现

The Design and Realization of a Fast Algorithm for License

Plate Orientation Correction

学生姓名向荣龙

专业通信工程

学号040421110

指导教师孙俊喜

学院电子信息工程学院

2008 年6月

摘要

随着计算机性能的提高和计算机视觉技术的发展，车牌自动识别技术已经日趋成熟，系统日趋完善。但是应用到实际中却仍然存在一些问题。例如，在车辆牌照自动识别（LPR）过程中，车牌图像的倾斜会给下一步字符切分和识别带来困难。利用传统的Hough变换进行倾斜矫正的运算量很大，本文提出采用轮廓跟踪方法去除牌照图像中和矫正无关的所有冗余信息并采用分级检测的策略，在最大程度上减少矫正过程的运算量。实验结果表明，该方法可以准确地检测出车牌的倾斜角度，同时矫正速度比传统Hough变换方法提高10倍左右。

关键词：车牌识别倾斜矫正轮廓跟踪Hough变换分级检测

Abstract

Along with the computation and the performance enhancement and the vision technology development of the computer, the technology of car license plate recognition was already mature day by day, the system was consummated day by day. But there still has some problems when it is applied in actual aspects. For example, in real-world License Plate Recognition (LPR), the plate tilt not only results in difficulties in character segmentation but also causes adverse impact to the final recognition rate. A direct use of the Hough transform is computationally very expensive. To overcome this difficulty, This paper presents two novel methods: one is to use the contour tracing algorithm to get rid of unrelated image regions to save computation; and the other is to use a hierarchical searching strategy in the Hough transform to gain further speedup. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, it conducts extensive experiments over a large number of real-world vehicle license plates. It reports a 10-time speed improvement.

Key words：License Plate Recognition License Plate Orientation Correction Contour Tracing Hough Transform Hierarchical search

目录

第一章绪论 (1)

1.1汽车牌照识别技术概述 (1)

1.2车牌识别系统简介 (3)

1.3本文主要研究内容以及结构安排 (5)

第二章Visual C++6.0 编程基础 (6)

2.1Visual C++6.0简介 (6)

2.2菜单和对话框的创建方法 (6)

2.3BMP图像的读写显示 (11)

第三章车牌图像预处理 (15)

3.1图像灰度化 (15)

3.2二值化 (16)

3.3车牌图像的锐化 (18)

3.4图像滤波 (19)

第四章车牌图像倾斜矫正原理 (22)

4.1概述 (22)

4.2车牌图像倾斜矫正算法设计 (24)

第五章全文总结 (30)

5.1本文所做的主要工作 (30)

5.2不足之处 (30)

参考文献 (31)

致谢 (32)

第一章绪论

1.1 汽车牌照识别技术概述

近二三十年以来，世界各国的汽车数量迅速增加，致使公路交通负担愈来愈重，因而引起了许多国家中央或地方政府对公路交通自动控制与管理的重视，“埋藏式磁回路系统、电视录像记录系统”等曾被广泛用于这一目的，但这类系统却难以胜任像事故检测、汽车跟踪和牌照识别这样一些较为复杂的任务，或者由于系统笨重庞大，灵活性差，工作量又十分巨大而难以投入使用。计算机视觉系统的出现则为此提供了一个潜在的、强有力的且又十分灵活的工具。

随着科学技术的不断发展，交通管理手段正从人工管理逐步转变成自动或半自动方式，既避免了由于人工干预所带来的弊端，同时又能大大提高工作效率。目前，许多研究人员正在从事车辆自动识别系统（Automatic Vehicle Identification System, A VIS）方面的研究。车辆自动识别（A VIS）技术是智能交通系统（ITS）的一个重要组成部分，它是指识别车辆所有的车牌、条形码或射频识别标志等特征来自动识别车辆的技术，在现在交通监控及管理中发挥着重要的作用。

车辆牌照是车辆的“身份证”号码，在交通系统中有着不可替代的作用。通过它可以检索车辆的各项重要信息，记录车辆的违章或用于收费等信息，若能用计算机实时地识别车牌，就可以在无需为车辆加装其它特殊装置的情况下实现对车辆的自动监测，从而给交通系统的自动管理提供的极大的方便，因此车辆牌照自动识别系统的实现是推进交通管理计算机化的关键技术之一。

本章介绍了课题的研究背景以及车辆牌照识别系统的发展现状，另外介绍了本论文的主要研究内容及结构安排。

1.1.1研究背景

随着我国经济的发展，车辆拥有量及交通出行量猛增，事故、违章逃逸、以机动车为工具流窜作案的快速侦破查处，成了我国公安交通管理部门的一大难题。全面实行对城市主要出入口及关键道路、交叉口的连续监控，是解决这一难题、打击犯罪行之有效的方法。采用车辆自动识别技术，做到自动识别、快速处理、报警，是及时快速侦破这类案件的强有力的技术手段，并能降低人工判别的误漏以及劳动强度。另外现代社会已经进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用，在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到热切的重视。而且随着我国国民经济的高速发展，