臺灣博碩士論文加值系統

交通運輸建設為國家建設重要一環，原因在於國家之經濟等層面的運作都需要交通來完成。因此，利用成熟的電子、資訊、網路技術來建構「智慧型運輸系統」(Intelligent Transportation System, ITS)。發展ITS主要目的是希望改善交通、減少交通擁擠、降低交通肇事。本論文之目的在於利用影像處理與機器視覺之相關技術發展一套車牌辨識系統來成為智慧型運輸系統基礎。

本論文所提出之車牌辨識系統在於車牌定位成功率有顯著的效果。利用影像前處理之邊緣
偵測，二值化，形態學，投影法來搜尋車牌在影像中的位置且獲得良好的車牌定位率。

實驗部份，以全天候環境下如：拍攝遠近，角度，室內戶外，光線強弱等所得的車輛影像以進行定位與辨識。實驗結果部份，初次進行定位成功率可達92%再次進行車牌定位其成功率為100%，字元辨識達92%。

The development of transportation is very important to a development country because the manipulation of economy need to depend it to propitious operation. Therefore, to build the Intelligent Transportation System (ITS) by means of electronic with information, network. The purpose of the ITS is to improve traffic efficiency and decrease traffic crowded and protect traffic accident. The thesis is to combine techniques of image processing and machine vision to build a license plate recognition system for ITS.

The thesis propose a satisfactory strategic to improve license plate detection efficiency. By means of edge detection, binary, morphology and projection to detect the license plate and achieve pretty result.

Experiments to detect license plate and character recognition in variable environment for distance, angle, indoor, outdoor and lights. The result is 92% for first license plate detection , 100% for more license plate detection and 92% for character recognition.

目 錄
英文摘要 ………………...………………………………………....I
中文摘要 II
誌 謝 III
目 錄 IV
圖表索引 VII
第一章 緒論 ……...1
1.1 研究動機 ...…...1
1.2 問題陳述 ...…...2
1.3 系統架構 ...…...3
1.4 論文架構 ……..3
第二章 文獻探討 ……...4
2.1 影像前處理與車牌定位 ……..4
2.2 去除車牌中與辨識無關的區塊與字元切割 9
2.3 字元辨識 12
2.4 系統流程 14
第三章 車牌影像前處理 16
3.1 影像前處理 17
3.1.1 二值化 17
3.1.2 邊緣偵測 18
3.2 形態學 19
3.3 判定車牌區域 22
3.4 傾斜車牌的校正 24
3.4.1判定車牌是否傾斜與計算傾斜角度 25
3.4.2校正 28
3.5 字元正規化 29
第四章 車牌字串分割與辨識 31
4.1 文字分割與辨識的相關研究 31
4.2 車牌字元辨識 33
4.3 樣板比對 35
4.3.1 基本做法 35
4.3.2 樣板建立 37
4.4 文字數字的辨識策略 37
第五章 實驗結果 40
5.1 實驗設備 40
5.2 實驗環境 40
5.3 實驗步驟 40
5.4 實驗一：車牌定位 41
5.4.1白天且不同距離下的正面車輛影像 41
5.4.2白天且左右斜拍車輛影像 43
5.4.3在複雜與單純背景下的車輛影像 45
5.4.4光線過亮與過暗下的車輛影像 47
5.4.5車牌不在車輛中心線上 49
5.4.6室內與戶外的車輛影像 51
5.5 實驗二：二次以上的車牌定位 53
5.5.1車牌嚴重傾斜 53
5.5.2第二次定位 55
5.5.3第三次定位 57
5.5.4針對拍攝距離2.2公尺再次進行車牌定位 59
5.5.5針對拍攝距離1.3公尺再次進行車牌定位 61
5.6 實驗三：偵測車牌邊框直線且計算傾斜角度 63
5.6.1法角小於90o的傾斜車牌 63
5.6.2法角大於90o的傾斜車牌 64
5.7 實驗四：車牌傾斜校正 65
5.8 實驗五：車牌字元辨識 65
5.9 實驗結果與討論 69
5.9.1實驗結果 69
5.9.2討論 72
第六章 結論與未來研究方向 ………………………………..78
6.1 結論 ………………………………………………………78
6.2 未來工作 ……………………………………………78
參考文獻 …………………………………………………………...79

參考文獻
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