1.如何在 MATLAB 中实现车牌号图片的识别
模板匹配法可以实现车牌识别
基于BP神经网络的车牌识别
2.谁有车牌识别系统的设计与实现的论文
[通信工程]车辆牌照自动识别系统设计与实现 摘 要 车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图像和字符识别术的智能化交通管理系统,是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。
本文对系统中图像预处理、字符分割和字符识别等环节涉及的新算法、新设计做了一个比较详细的论述。 本文在图像预处理中重点讨论了灰度图像二值化的多种算法和基于数学形态学的图像去除噪声的方法。
基于数学形态学的图像去除噪声是通过对图像的开、闭操作有选择的去噪。可以去除直径小于字符笔划半径的孤立噪声点。
本文还详细地介绍了基于字符形态划分的字符识别方法。基于字符形态划分的字符识别方法是在对数字字符结构进行充分分析的基础上,对基元检测,归纳字符形态特征,得到的快速字符识别方法。
关键词 车辆牌照;图像处理;数学形态学;基元检测;字符识别;单片机 目 录 摘 要 II Abstract III 第1章 绪 论 2 1.1 车牌字符识别研究课题的背景 2 1.2 车牌字符识别研究的意义 2 1.3 车牌字符识别研究的应用现状及发展 3 1.4 本文主要内容 4 第2章 车牌图像预处理 5 2.1 数字图像处理的相关介绍 5 2.1.1 数字图像处理概念 5 2.1.2 图像的数字化表示 5 2.1.3 本文中图像处理所涉及的相关领域 6 2.2 图像二值化 6 2.2.1 彩色图像和灰度图像 6 2.2.2 基于灰度的图像二值化 7 2.2.3 图像二值化结果演示 9 2.3 用数学形态学的方法去除噪声 10 2.3.1 数学形态学的几种基本运算 10 2.3.2 经开闭运算前后的图像对比显示 16 2.4 单个字符图像的分割 17 2.4.1 我国车牌的特点 17 2.4.2 对所要识别的车牌的分析 17 2.4.3 基于列扫描黑色像素积累的字符分割 18 2.4.4 已经分割后的单个字符演示 18 2.5 本章小结 19 第3章 基于字符形态划分的字符识别 19 3.1 字符识别概述 19 3.1.1 目前字符识别的一些常规方法 20 3.2 字符轮廓分析 21 3.2.1 字符轮廓的划分 21 3.2.2 字符四方向轮廓公式化表示 21 3.3 字符轮廓的变化特征 22 3.4 字符形态划分的结构基元 22 3.4.1 字符结构基元划分原理 22 3.4.2 字符形态划分方法的特点 23 3.5 利用字符结构基元划分的字符识别原理 24 3.5.1 基元的检测 24 3.5.2 轮廓的统计特征 25 3.5.3 用字符形态识别数字字符 25 3.5.3.1 数字字符的特点 25 3.5.3.2 数字字符的识别方法 26 3.5.4 字符识别的MATLAB算法流程 27 3.6 本课题整体流程 29 3.6.1 对本课题流程的总体说明 29 3.6.2 用MATLAB完成本课题的流程图 30 3.7 基于字符形态划分的字符识别方法的特点和不足 30 3.8 本章小节 31 结 论 32 参考文献 33 翻译中文 35 英文原文 41 致谢 50 毕业设计(论文)成绩评定表 51。
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