车牌识别关键算法研究

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针对车牌区域难以定位的问题,提出了一种基于固定颜色搭配的车牌定位算法。该算法利用车牌底色与字符颜色为几种固定搭配的特点,对彩色图像进行边缘提取,然后利用车牌区域的纹理特征定位车牌。该算法耗时少,准确率高,在各种复杂情况下定位正确率仍可达到96.8%。为了得到车牌的倾斜角以用于校正,提出一种随机直线检测法寻找车牌的边框。相比Hough变换法,该算法计算量小,耗时少。在分析了全局阈值法和局部阈值法各自优缺点的基础上,提出了两种方法相结合的图像二值化算法。该算法不仅能较好的保留图像的细节,还能有效的消除伪影的干扰。二值化后,将车牌上的多个字符分割为独立的字符图像。最后利用BP神经网络对单个字符进行识别,字符平均识别率为95.7%。
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