基于FPGA的车牌识别算法研究.pdf

《基于FPGA的车牌识别算法研究》探讨了在智能交通系统中如何利用FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）技术实现高效、准确的车牌识别。该研究涵盖了车牌识别系统的三个核心步骤：车牌定位、字符分割和字符识别。 1. **车牌定位**：在车辆通过预先设定的光电传感器区域时，识别系统被激活，高清相机捕获图像。图像预处理包括图像转换、增强、中值滤波和水平校正，以改善图像质量。检索模块负责检测和定位车牌，通过分析图像找到包含车牌信息的矩形区域。 2. **字符分割**：对车牌的七个字符进行二值化处理，即将图像转换为黑白二值图像，便于分割出单个字符。此阶段的关键是确保字符之间的边界清晰，为此可能会使用局部投影方法，通过分析字符在垂直方向的投影特性来确定每个字符的边界。 3. **字符识别**：字符识别通常采用模板匹配法，将处理后的字符与预存的字符模板进行比较，找到最佳匹配项，以识别出具体字符。在这个过程中，首先对字符进行二值化和尺寸调整，然后与字符数据库中的模板进行逐一比对。 4. **系统设计**：整个识别系统在FPGA平台上实现，利用Qsys系统互联，将IP核与处理器集成，实现硬件与软件的协同工作，确保系统的实时性和效率。 5. **算法验证与测试**：在Quartus II开发环境中，对图像处理流程进行验证，包括灰度化、二值化、定位、分割和识别等步骤。实验结果显示，该系统具有实时图像采集、准确的车牌定位和高识别率的优点。然而，对于污染严重的车牌，其定位和识别效果仍有待提高。 6. **参考文献**：研究引用了数字图像处理的专业书籍以及关于车辆车牌检测的学术论文，展示了理论基础和技术背景。 基于FPGA的车牌识别算法研究结合了图像处理技术与硬件加速的优势，为智能交通系统提供了一种有效、可靠的车牌识别方案。尽管目前的系统在某些极端情况下仍存在挑战，但随着技术的发展和优化，未来有望实现更高级别的识别性能。