基于图像结构纹理分解的车牌定位方法研究-计算数学专业论文.docx

万方数据 万方数据 西安电子科技大学 学位论文独创性（或创新性）声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名： 日期 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保 留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后 结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 （保密的论文在解密后遵守此规定） 本学位论文属于保密，在 年解密后适用本授权书。 本人签名： 日期 导师签名： 日期 摘要 摘 要 汽车牌照识别系统是智能交通系统的核心技术之一，其中车牌定位是该技术 的关键。基于图像或视频处理的方法是目前车牌定位的主要方法。在不同环境和 光照条件下获取的车牌图像，由于背景复杂、车辆种类繁多、颜色多样和光线强 弱等原因，车牌定位的准确性受到严重影响，如何消除这些干扰从而提高车牌定 位精度，是基于图像处理的定位车牌方法亟需解决的问题。 近年来在图像处理的数学方法研究领域提出了一个新的图像表示模型：卡通- 纹理分解，即，将图像表示成卡通成分与纹理成分的叠加，其中卡通部分主要包 含图像的大尺度结构和渐变成分，而纹理分量包含具有周期变化特性或震荡特性 的小尺度细节以及随机噪声等成分。因此卡通-纹理分解为消除车牌图像背景中诸 如小尺度细节、纹理、噪声等干扰提供了一个非常有效的方法：保留卡通成分， 丢弃纹理成分。 论文首先论述了车牌定位和图像卡通-纹理分解的研究现状，然后提出基于图 像卡通纹理分解的车牌定位方法，利用卡通纹理分解消除车牌图像中的背景干扰 从而提高车牌定位精度。贡献包括两方面：对卡通成分定义了一个非凸正则项， 给出一个新的图像卡通纹理分解变分模型，更有利于将车牌的强边缘分解到卡通 成分，而将背景中的小尺度细节、纹理、噪声等分解到纹理成分，从而更有利于 去除背景干扰；结合形态滤波、车牌的颜色和几何特征等先验信息，给出一个新 的车牌定位方法。数值实验结果表明，本文方法能够有效去除车牌图像的背景干 扰从而提高车牌定位精度。 关键词：车牌定位；卡通-纹理分解；边缘检测 Abstract Abstract Vehicle License Plate Recognition (VLPR) is the core part of Intelligent Transportation System (ITS) and vehicle license plate (VLP) location is the key technology of VLPR. Today most VLP location methods are based on image or video processing. Due to the environment and lightning, the VLP images may contain complex background, different kinds of vehicles, various color and light intensity, which severely affect the accuracy of VLP location. How to reduce the interferences in the VLP images and improve the VLP location accuracy is an urgent task. The Image Cartoon-Texture Decomposition (ICTD) is a popular image representation method in image processing, which express an image as the addition of a cartoon component and a texture component. The cartoon component contains the main structure and the s