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83;形变、旋转或有噪点等情况,就可能影响到模板匹配算法识别的准确率.

4.2 

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522;于特征提取的字符识别算法

因为并不是每个字符的像素点都对区分字符具有相同的重要性,一种提取某些字符特征的特征提取方法是一个很好的可替代灰度级模板匹配的算法.这种算法降低了用模板匹配法来进行处理的时间,因为并不是所有的像素点都会涉及到.该方法也克服了模板匹配法无法做到的对产生了形变的字符进行识别的问题.

利用对二值图像进行水平和垂直投影获得特征向量,把二进制的字符分割成3×3的像素块以获取特征向量,然后统计每个像素块中黑色像素的值.在对字符进行细化操作之后把二进制的字符分割成3×3的像素块并统计它们在0°、45°、90°和135°倾斜角时的像素个数以获取特征向量;首先沿着中心轴扫描字符,该中心轴是上限水平中心矩和下限水平中心矩的连接,然后由字符到背景转换的数量和他们之间的间距形成了每个字符的特征向量.该方法对字符产生旋转的情况一样有效,因为所获得的特征向量是一致的;利用采样的字符轮廓所得到的波形量化为特征向量.该方法可用于识别多字体和多尺寸的字符,因为字符的轮廓并不受字体和尺寸改变的影响. 5 结论及发展趋势

本文综述了当前现有的一些比较成熟的车牌识别算法,并根据其在每个阶段不同的特征对这些算法进行了分类.总之,由于车牌识别系统是计算机视觉和数字图像处理技术在智能交通领域的重要研究内容,因此它对于现代智能交通有着十分重要的意义.接下来,车牌识别技术的发展趋势将主要集中在多风格的车牌识别系统、基于摄像头拍摄的实时信息的车牌识别系统、多车牌同时进行处理的识别系统、高清晰度的车牌图像处理系统以及模糊字符的车牌识别系统等方向.

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作者简介:高军(1987-),男,湖北武汉人,博士研究生,研究方向:图像处理,车牌识别和汽车防撞;朱宏辉(1956-),男,湖北武汉人,博士,教授,研究方向:智能控制及嵌入式技术研究,计算机辅助测试与控制.

作者单位:武汉理工大学物流工程学院物流自动化系,武汉 430063

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