基于数学形态学的模糊集理论在车牌字符识别中的运用

摘要：

为了更加高效地利用模板匹配的方法实现对车牌字符图像的识别,结合数学形态学和模糊集理论,提出基于数学形态学的模糊模板匹配方法.首先,对于二值图像的每个像素点及其8-邻域,以赋权的方式刻画中心像素点隶属于字符的程度;其次,加4×4窗口选取代表点,并有重叠地遍历整个字符图像,以构造字符图像的模糊隶属度矩阵;进而运用海明贴近度计算待识别字符的归类,实现对字符的识别;最后,使用Matlab对模糊模板匹配方法进行编程,并在实际字符图像中测试识别效果.与传统模板匹配方法相比较,测试的结果表明,车牌字符的识别准确率得到了显著的提高.

关键词：数学形态学、模糊集、模板匹配、车牌字符、Matlab

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11461018,41361108;海南省研究生创新科研课题Hys2014-55

在线出版日期：2016-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：562-568