探索复杂背景下的车牌定位算法研究

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1、西安电子科技大学硕士学位论文复杂背景下的车牌定位算法研究姓名：高锦荣申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：张向东20100101摘妥摘要车辆牌照识另lJ(LicensePlateRecognitionSystem，LPR)作为目标自动识别的一种重要形式，可用于电子收费、出入控制、车流监控等众多场合，从而提高交通管理自动化的程度，它的相关技术的研究正逐渐受到人们的重视。本文主要介绍基于RunLength原理和Tamura纹理的车牌定位系统，该系统是基于视频流进行开发的，主要包括车辆运动区域检测、车牌图像处理、车牌定位。其中车辆运动区域检测利用多帧求平均的背景估计方法实现；车牌图

2、像处理包括灰度变换、中值滤波、边缘检测和二值化；车牌定位包括车牌水平定位、车牌垂直定位、颜色判断和细定位。该定位系统是在C++Builder环境下实现的，针对不同大小车牌、不同光照条件的1400张图片进行测试，其定位率可以达到92％以上；同时也将该算法封装成DLL库，应用在雷达测试仪中，对各种光照条件下的视频流进行测试。测试结果证明本文算法简单、快速、准确率高，满足车牌识别系统实时性、通用性、和准确性的要求，具有一定的应用价值。关键词：车牌定位RunLengthTamura纹理AbstractAbstract．Asanimportantapplicationformoftargetauto

3、maticrecognition，vehiclelicenseplaterecognition(LPR)technologyisusedinsomefields，suchaselectroncharging，passcontrollingandautomobilestreamsupervisingetc．硒epaperintroduceslicenseplatelocationsystembasedontheprincipleofRunLengthandTamuratexturefeature．Thesystemisdevelopedbasedonvideostreams，mainlyin

4、cludingvehiclemotionregiondetection,licenseplateimageprocessing，vehiclelicenseplatelocation．Thedetectionofvehiclemotionregionusesthebackgroundestimationmethodsbasedontheaverageofmulti-flame；licenseplateimageprocessingincludes伊ay-scaletransformation,medianfiltering，edgedetectionandbinarization；thel

5、icenseplatelocationincludeslicenseplatehorizontallocation,licenseplateverticalposition，colorjudgmentsandaccuratelocation．ThesystemisachievedintheC++Builderenvironment，andituses1400imagesthataleofdifferentplatesizesandunderdifferentlightingconditionstotest，itslocationratesis印t092％ormore；butalsothea

6、lgorithmispackagedintoaDLLlibrary,itistestintheRadartesterinvideostreamundervariouslightingconditions．TheTestresultsprovethatthisalgorithmissimple，fast，highaccuracy，itmeetreal-timeperformance，versatility,andaccuracyrequirements，andithasacertainvalue．Keywords：LicensePlateLocationRunLengthTamuraText

7、ure西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论