Matlab有关车牌汉字识别-字符结构知识在车牌识别中的应用.doc

在车牌识别领域，汉字和字母数字的识别是一个关键的技术挑战。本文主要探讨了一种基于字符结构知识的车牌汉字识别方法，特别适用于Matlab环境。该方法充分利用了字符的结构特性，如笔画类型、形状和位置，以提高识别的准确性和效率。 首先，识别过程依赖于对字符结构的深入理解。在中国大陆的车牌中，字符通常为印刷体，固定结构，且笔画规整。字符可以被归类为左右对称、左大右小、左小右大等结构，以及上下对称、上大下小、上小下大等垂直结构。此外，笔画分为直笔画（如横、竖、左斜、右斜）和弧笔画（开放和封闭）。这种分类有助于构建一个识别判定树，用于对字符进行逐步分类。 在识别过程中，首先检测字符图像中的封闭环数量和位置。这一步骤帮助区分具有不同封闭环结构的字符，如“8”和“B”。对于具有两个封闭环的字符，“B”的左半部分有一长竖，而“8”没有。单封闭环字符则根据封闭环的位置进一步细分，并结合笔画特征进行识别，例如“P”、“R”、“9”等。 对于无封闭环的字符，识别策略是抽取横笔画和竖笔画，以及可能存在的左斜笔画和右斜笔画。通过这种笔画分析，可以区分“2”、“3”、“7”、“Z”，或者“1”、“C”、“J”、“K”、“M”、“N”、“U”、“W”、“Y”，以及其他一些字符。对于特定的结构，如“S”、“V”和“X”，则需抽取左斜笔画和右斜笔画来完成识别。 这种方法的优势在于其识别速度快，准确度高，且不受字符图像大小的影响，具有很好的适应性。它避免了常规的图像归一化过程可能导致的信息丢失和图像失真问题，从而提高了识别的效率和准确性。 总体来说，本文提出的基于结构知识的车牌汉字识别方法是一种高效实用的技术，它结合了字符结构的特性，通过建立识别判定树，实现了对汉字、字母和数字的有效识别。这种方法在Matlab环境下提供了实现车牌自动识别的可行方案，对于智能交通系统和其他相关领域的应用具有重要意义。