边缘检测技术在汽车牌照自动识别监控系统中的应用毕业论文.doc

边缘检测技术在汽车牌照自动识别监控系统中的应用毕业论文 目 录 摘 要 I ABSTRACT II 第1章 引 言 1 1.1 课题背景及研究意义 1 1.2 国内外研究现状 2 1.2.1 汽车牌照识别国内外研究现状 2 1.2.2 边缘检测算法国内外研究现状 3 1.3 我国汽车牌照识别的难点 5 1.4 课题的主要研究内容 6 第2章 汽车图像的采集 7 2.1常用的车辆检测方法 7 2.2运动车辆检测算法概述 7 2.2.1光流场法 7 2.2.2帧差法 8 2.2.3背景消减法 8 2.3背景图像的提取与更新 9 2.3.1背景图像的提取 9 2.3.2背景图像的更新 9 2.4有无车辆判定 10 第3章 车牌定位 11 3.1 现行汽车牌照的规格 11 3.1.1 现行汽车牌照的类型 11 3.1.2 车牌字符特征 12 3.1.3 车牌比例特征 12 3.2 车牌的先验知识 12 3.3车牌定位 13 3.3.1直接车牌定位法 14 3.3.2 多分辨率车牌定位法 15 3.3.3基于数学形态学的车牌定位法 16 第4 章 车牌图像的边缘检测 20 4.1 车牌图像的灰度化和二值化 20 4.1.1 图像的灰度化 20 4.1.2 图像二值化 21 4.2 灰度变换增强 22 4.2.1 灰度变换 22 4.2.2直方图均衡化 24 4.3 空间域滤波 26 4.3.1 领域平均法 26 4.3.2 高通滤波 28 4.3.3 中值滤波 28 4.4 简单边缘检测算子 29 4.4.1 梯度算子 29 4.4.2 拉普拉斯算子 31 4.4.3 Marr边缘检测方法 31 第5章 canny边缘检测算法应用及仿真 34 5.1 算法步骤 34 5.2 实验结果分析 36 第6章 结束语 38 致 谢 40 参 考 文 献 41 附 录 43 第1章 引 言 1.1 课题背景及研究意义 随着我国国民经济以及科学技术的高速发展，机动车数量不断增加，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系统(Intelligence Traffic System)，简称ITS。它已经成为当前交通管理的方向。所谓智能交通系统是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术及计算机处理技术等综合运用于整个交通运输管理体系，通过对交通信息的实时采集、传输和处理，借助各种科技手段和设备，对各种交通情况进行协调和处理，建立起一种实时、准确、高效的综合运输管理体系，从而使交通设施得以充分利用并能够提高交通效率和安全，最终使交通运输服务和管理智能化，实现交通运输的集约式发展[1]。 我国从70年代开始在传统的交通运输和管理中应用了电子信息技术，随着社会的发展与进步，我国道路在未来20年内仍然处于建设阶段，这期间正是智能交通系统在全世界进入全面实施的阶段，因此我国需要根据公路交通的实际需要探讨在我国公路网中应用智能交通系统来提高交通效率，保障安全和保护环境。 随着社会的发展，多学科多领域的融合发展成为技术发展的新趋势。智能交通系统的发展趋势也从单一的运输模式的智能化向综合交通的多种运输模式协调配合的智能化方向发展。目前，铁路、航空、水运业都在考虑利用智能运输系统的先进技术改造传统的运输方式，智能交通系统将起到越来越重要的作用。 车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域结合应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节。车牌识别系统(License Plate Recognition，简称LPR)具有广泛的应用范围，主要应用于：高速公路收费、道路交通监控管理、交通事故现场勘察、违章管理；小区、停车场管理；车辆登录、验证；车辆统计、安全管理[2]。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和巨大的经济价值。 车辆牌照图像识别也是计算机智能化的关键技术之一，涉及到模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等多个学科，同时也与语言文字学和心理学等学科相关，是一门综合的技术，有着重要理论意义和实际应用价值。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 汽车牌照识别国内外研究现状 从20世纪90年代初(1988年)，国外的研究人员就己经开始了对车牌自动识别的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。在车牌识别过程中，也出现了很多的技术方法，有人使用模糊数学理论，也有人用神经元网络的算法来识别车牌中的字符，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化，以及车牌本身比较模糊等条件的限制和影响，使得LPR系统一直以来都是一个不能很好解决的问题，而且很多的方法都需要大量的数值计算，并没有考虑到实时处理的环境。为了解决图像恶化的问题，目前国