基于matlab的车牌识别系统的设计.docx

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1、基于matlab的车牌识别系统的设计当前位置：文档视界基于matlab的车牌识别系统的设计基于matlab的车牌识别系统的设计摘要汽车车牌的识别系统是当代智能交通管理的重要组成部分之一。车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。车牌识别系统主要包括了图像收集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Roberts算子进行边缘检测的步骤。车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，再利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。字符的分

2、割采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，进而完成字符的分割。本文即是针对其核心部分进行阐述并使用MATLAB软件环境中进行字符分割的仿真实验。关键词：MATLAB、图像预处理、车牌定位、字符分割ABSTRACTVehiclelicenseplaterecognitionsystemisoneimportantofthemodernintelligenttrafficmanagement.Licenseplaterecognitionsystemtomakemoreintelligentvehiclemanagement,digital,Effectivetra

3、fficmanagementtoenhancetheconvenienceandeffectiveness.Licenseplaterecognitionsystemincludesimageacquisition,imagepreprocessing,licenseplatelocalization,charactersegmentation,characterrecognitionandotherfivecoreparts.Inthispaper,preprocessing,licenseplatelocalization,charactersegmentationmethodforthe

4、realizationofthreemodules.ThisistheimagepreprocessingmoduleandtheuseoftheimagegrayscaleRobertsedgedetectionoperatorsteps.Licenseplatelocationandsegmentationusingmathematicalmorphologymethodisusedtodeterminethelicenseplatelocation，Re-uselicenseplatecolorsegmentationmethodofcolorinformationtocompletet

5、helicenseplateareasegmentation.Charactersegmentationapproachisbasedonthelicenseplateafterthebinarypartoftheverticalprojection,Thenscanintheverticalprojection,thuscompletingthecharactersegmentation.ThisarticleisdescribedforthecorepartandusetheMATLABsoftwareenvironment,thesimulationexperimentsforchara

6、ctersegmentation.Keywords:MATLABsoftware,imagepreprocessing,licenseplate当前位置：文档视界基于matlab的车牌识别系统的设计基于matlab的车牌识别系统的设计目录第一章绪论(1)1.1本课题的研究背景(1)1.2本课题的研究目的及意义(3)1.3国内外的发展状况(5)1.4主要应用领域(8)1.5设计原理(9)第二章MATLAB简介(10)2.1MATLAB发展历史(10)2.2MATLAB的语言特点(11)第三章工作流程(13)3.1系统框架构造和工作流程(13)第四章(16)4.1设计方案：(16)4.2图像预处理

7、(17)4.2.1图像灰度化：(17)4.2.2图像的边缘检测：(18)4.3车牌定位和分割(20)4.3.1车牌定位(21)4.3.2车牌分割(22)4.3.3对定位后的彩色车牌的进一步处理(23)4.4字符分割与归一化(24)4.4.1字符分割(25)4.4.2字符归一化处理(26)4.5字符的识别(26)第五章实验结果和分析(29)第六章实验总结(32)致谢(34)参考文献(35)第一章绪论1.1本课题的研究背景当代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化信息处理能力和水平不断提高，作为当代社会主要交通工具之一的汽车在人们的生产生活的各个领域得到大量使用

8、，对他的信息进行自动收集和管理具有特别重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。此外，智能交通系统，简称ITSIntelligentTrafficSystem已成为当代社会道路交通发展趋势。只能交通系统，是在现代科学技术高速发展的背景下产生的。其目的在于将现金的计算机处理技术、数据通信技术、自动控制技术等综合应用于地面交通管理体系，进而建立起一种高效、准确、实时的交通管理系统。公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好基础。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。车牌自动识别系统简称ALPRS或LPRS，该

9、系统能够对车辆进行自动登记、验证、监视、报警。系统应用场合包括：高速公路，桥梁，隧道等收费管理系统。城市交通车辆管理，智能小区、智能停车场管理，车牌验证，车流统计等。同时，汽车牌照自动识别的基本方法还能够应用到其他检测和识别领域，所以车牌自动识别问题已成为当代交通工程领域中研究的重点和热门问题之一。车牌识别系统是一项科技含量很高的多种技术结合的产品，主要有计算机视觉、数字图像处理、数字视频处理、形式识别等技术组成。也是智能交通系统的核心技术，产生于60年代。在80年代，由于城市交通问题日益严重，美国和欧洲很多国家投入了大量的人力和物力，建立了自动化高速公路网，安装了摄像、雷达探测系统和光纤网络

10、，简历智能交通系统。在美国、欧洲、日本等发达国家的带动下，世界各国也开场简历智能交通系统。由于公路车流量日益增大、道路交通日益拥挤，车辆管理相对越来越困难，因而各个发达国家和发展中国家都在积极建设适应将来交通运输需求的智能交通系统。车牌号识别系统是基于图像处理技术的基础进行研究的。本课题图像处理分为下面几方面：1.图像数字化其目的是将模拟形式的图像通过数字化设备变为数字计算机可用的离散的图像数据。2.图像变换为了到达某种目的而对图像使用一种数学技巧,经过变换后的图像更为方便、容易地处理和操作。3.图像加强图像加强的主要目的是改善图像的质量。采用某些处理技术来突出图像中的某些信息,削弱或消除某些

11、无关信息,进而有目的地强调图像的整体或局部特征，让观察者能看到愈加直接、明晰的分析和处理图像。直方图修正、灰度变换、强化图像轮廓等都是常用的手段。4.图像分割在图像研究和应用中,人们往往仅对图像的某些部分感兴趣。它们一般对应图像中待定的、具有独特性质的区域。图像分割就是把图像中需要的那一个部分分割出来。5.图像分析图像分析的内容分为特征提取、图像分割、符号描绘、和图像的检测与匹配。1.2本课题的研究目的及意义车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆图像，定位分割牌照，最后自动识别汽车牌照上的字符，车牌识别是利用车辆牌照的唯一性来识别和统计车辆，它是以数字图像处理、形式识别、计

12、算机视觉等技术为基础的智能识别系统。在当代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、当代化的重要因素，车牌识别系统应该能够从一幅图像中自动提取车辆图像，自动分割牌照图像，对字符进行正确识别，进而降低交通管理工作的复杂度。车牌识别系统将获取的车辆图像进行一系列的处理后，以字符串的形式输出结果，这样不但数据量小，便于存储，操作起来也更容易，因而车牌识别系统的便捷性是人工车牌识别所不能比较的，它蕴藏着很大的经济价值和发展空间，对车牌识别技术的研究是非常有的意义的。在车牌识别系统中最为重要的两个技术是车牌定位和车牌字符识别，这两个技术的好坏直接影响到整个车牌识别系统的实时性和准确性。国内外己有不少

13、学者对车牌定位技术做了大量的研究，但在实际的应用中还没有一个有效可行的方法，如由于车辆抖动造成车牌图像的歪斜、由于污迹和磨损造成车牌字符的模糊、由于光照不均造成车牌图像的模糊等都会或多或少影响到车牌定位的准确度。针对以上实际情况，很多学者开场在鉴于车牌图像本身特征的基础上研究车牌定位技术，并先后提出了一些有效的定位方法，以减小种种主、客观因素对车牌定位准确度的影响。然而智能交通的不断发展使得对车牌定位系统有了更高的要求，主要表如今系统的实时性和准确性。车牌字符识别的本质是对车牌上的汉字、字母和数字进行快速准确的识别并以字符串的形式输出识别结果，字符识别技术是整个车牌识别系统的关键。车牌识别系统

14、与其它图像识别系统相比拟而言要复杂的多，在字符识别中，汉字识别是最难也是最关键的部分，很多国外较为成熟的车牌识别系统无法进入中国市场的原因就在于无法有效的识别汉字。此外，由于外界环境的影响，系统必须保证能够在任何天气情况下全天不间断的正常工作。到目前为止，在诸多的车牌自动识别方法中还没有一个能够到达理想的效果，因而对车牌识别技术的研究意义重大。1.3国内外的发展状况从20世纪90年代初，国外就已经开场了对汽车牌照自动识别的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。在各种应用中，有使用模糊数学理论也有用神经元网络的算法来识别车牌中的字符，但由于外界环境光线变化、光

15、路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身比拟模糊等条件的影响，给车牌的识别带来较大的困难。国外的相关研究有：(1)JBarroso提出的基于扫描行高频分析的方法；(2)I.T.Lancaster提出的类字符分析方法等。为了解决图像恶化的问题，目前国内外采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量，继而提高识别率，但系统的投资成本过大，不合适普遍的推广。车牌识别系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经作了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比方车牌图像的倾斜、车牌外表的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。为此，近年来不少

16、学者针对车牌本身的特点，车辆拍摄的不良现象及背景的复杂状况，先后提出了很多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善.然而当代化交通系统不断提高的快节拍，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求。因此进一步加深车牌定位的研究是非常必要的。车牌字符识别是在车牌准确定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有效确认的经过，其中汉字识别是一个难点，很多国外的LPR系统也往往是由于汉字难以识别而无法打入中国市场，因此探寻好的方法解决字符的识别也是至关重要的。目前己有的方法很多，但其效果与实际的要求相差很远，难以适应当代化交通系统高速度、快节拍的要求。因此对字符识别的进一步研究也同

17、样具有紧迫性和必要性。从实用产品来看，如以色列的Hi-Tech公司研制的多种See/Carsystem，适应于几个不同国家的车牌识别，就针对中国格式车牌的See/Carsyste而言，它不能识别汉字，且识别率有待提高。新加坡Optasia公司的VLPRS产品，合适于新加坡的车牌，另外日本、加拿大、德国、意大利、英国等西方发达国家都有合适于本国车牌的识别系统。我国的实际情况有所不同，国外的实际拍摄条件比拟理想，车牌比拟规范统一，而我国车牌规范不够，不同汽车类型有不同的规格、大小和颜色，所以车牌的颜色多，且位数不统一，对处理造成了一定的困难。在待处理的车牌图像中就有小功率汽车使用的蓝底白字牌照，大功率汽车所用的黄底黑字牌照，军车和警车的白底黑字，红字牌照，还有国外驻华机构的黑底白字牌照等。就位数而言，有七位数字的，有武警车九位数字的，有军车、前两位字符上下排列的等，所以也造成了处理的难度。国内做得较好的产品主要是中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼，此外国内的亚洲视觉科技有限公司、深圳市吉通电子有限公