基於樣板比對之車牌自動辨識系統

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題名:	基於樣板比對之車牌自動辨識系統
作者:	羅智群劉正忠
貢獻者:	電子工程系
關鍵詞:	樣板比對車牌辨識
日期:	2011-06
上傳時間:	2013-08-05 13:28:23 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	為實現智慧交通系統之理想，自動車牌辨識系統絕對是關鍵的一環，然而自動車牌辨識系統包涵了車牌定位、車牌字元切割和車牌字元辨識三大部份。此三項功能必須依序進行，完成定位後方能進行字元的切割，將車牌上的各個字元，切割成數張的獨立字元影像，方能進行之後的辨識。車牌定位之目的為在影像中，尋找可能的車牌位置，本論文提出之車牌定位演算法主要的步驟有色彩空間轉換、適應性背景更新、去除雜訊、框取車輛、截取輪廓、邊緣細化、刪除連續邊、框取車牌以及調整車牌框架大小等步驟；而字元切割則是對車牌定位後所得的影像進行切割，將車牌中的每個字元獨立出來，本篇論文利用了霍夫轉換法，來找出車牌邊緣的直線，利用此條直線的斜率來進行變形車牌的矯正，並且針對車牌影像計算邊緣梯度圖，利用此圖來進行車牌範圍的收縮，使之範圍收縮至僅剩字元的部份，取得僅剩的字元區塊後，即可利用投影法來進行字元的切割。取得個別字元的影像後，就是進行最後的字元辨識，本篇論文採用樣版比對的方法來進行辨識，並加以改進，字元資料庫共有175張影像，分別為10個阿拉伯數字及25個英文字母 (字母“O”除外) 各5張影像，且皆已正規化大小為 20*40 pixel2。樣版比對時為計算兩張圖的差異點，然後再根據差異點的多寡，給予對應的分數，每五張相同數字或字母的分數會進行加總，因此總共會有35個分數。此分數最高者即為判定之字元。分數計算完成後，則找出評分最高的一組，作為此張輸入字元影像的辨識結果，本論文僅使用了極低的樣本數，但最後的辨識率亦可達九成五以上。降低了樣本數在程式設計的觀點上，不僅僅只是降低了記憶體的耗用，亦直接的減少了執行的迴圈數，增加了執行的效能，表示著我們可以使用更少的資源，更快的速率，達成極高的辨識效果。
顯示於類別:	[電子工程系(所)] 【電子工程系所】博碩士論文

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