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1、单位代码 01 学 号 100102077 分 类 号 TN7 密 级 毕业论文基于MATLAB的车辆牌照图像识别算法研究 院（系）名称信息工程学院 专业名称电子信息工程 学生姓名 指导教师 2014年4月26日基于MATLAB的车辆牌照图像识别算法研究摘 要MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。为数据分析、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。随着我国经济的飞速发展，交通运输车辆的不断增多，车辆牌照的识别显得越来越重要。数字图像处理技术是上世纪发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用
2、，并显示出广阔的应用前景。本课题主要研究基于MATLAB的车辆牌照识别算法，以车辆牌照识别的算法设计为实例，详细介绍图像识别的基本方法。在整个车辆牌照识别的过程中，有预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分，最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。关键词：MATLAB，图像识别，图像处理，字符分割The Vehicle Plate Recognition Algorithm Based on MATLAB Author:Chen Xu Tutor:Cai Yanya
3、nAbstractMATLAB is an intuitive and efficient computer language ,at the same time it is also a scientific computing platform. It provides the most core mathematics and advanced graphical tools for data analysis, algorithm and application development. With the rapid development of our countrys econom
4、y and the increasing of transportation vehicles, vehicle license plate recognition is becoming more and more important. Digital image processing technology is an emerging discipline and develops since last century. With the image processing theory and method of further perfect, the digital image pro
5、cessing technology has been widely applied in different fields and shown a broad application prospect. The topic mainly studies the vehicle license plate recognition algorithm based on MATLAB and it is designed with the algorithm of vehicle license plate recognition as an example and detailed introd
6、uce the basic method of image recognition. In the course of the vehicle license plate recognition, there is a preprocessing, edge detection, license plate location, character segmentation and character recognition five modules by using MATLAB software programming to realize every part, finally recog
7、nizing the license plates. In the research of some concrete problems We should find out the best way to the process of car license plate recognition.Key words: MATLAB, Image Recognition, Image Processing，Character segmentation 目 录1 绪 论11.1 车牌识别背景综述11.2 车牌号识别研究现状12 车牌号码识别系统总体方案32.1 图像的采集32.2 图像预处理32.
8、2.1 图像的灰度处理42.2.2 边缘提取52.2.3 图像平滑62.3 车牌定位62.3.1 车牌特征的信息82.3.2 车牌号码定位92.3.3 牌照区域的分割102.3.4 牌照字符分割112.4 车牌字符的识别122.4.1 车牌字符识别方法122.4.2 模版匹配字符识别133 仿真结果及分析15结论21致谢22参考文献23附录241 绪 论1.1 车牌识别背景综述随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，汽车的数量迅速增长，汽车的使用在给人们生活提供方便的同时，也使车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。智能交通系统在交通领域的应用极大地提高了交通管理效
9、率，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来巨大转变，精确视频处理技术和先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察，监测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于车辆管理有着十分重要的意义，所以汽车牌的识别成为信息处理技术的一项重要研究课题。关于车牌识别技术及定位系统研究，在我国已经有了十几年的发展历程，目前系统的应用还处于起步阶段，大规模投入使用的成熟系统还没有出现，汽车牌照识别系统作为改进交通管理的有效工具
10、，技术水平仍需完善。国内外学者对此已经有了较多工作，但实际效果并不理想，尤其是对车牌自适应性强、速度快、准确率高的高速车牌定位方法还有待进一步研究。另外，对辅助光源要求高，也很难有效解决复杂背景下多车牌移动识别的技术难题，如：车牌图像的倾斜、车牌表面污秽或磨损、光线干扰等都会影响定位的准确性。传统车牌识别一般仅支持单一车辆，背景比较简单。而当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，现有识别方法无法直接应用；而且多数情况下，同时出现多辆汽车，背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等，现有的识别方法也不能很好的适应多变的环境，所以对
11、车牌识别技术的研究依然是目前高科技领域的热门课题之一。1.2 车牌号识别研究现状现在，欧美等西方发达国家车牌识别系统在实际交通系统中已经成功应用，而国内外有大量关于车牌识别方面的研究。发达国家在这方面的研究工作开展较早，技术上已经成熟。在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统，时至今日国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了商业化，在实际的交通系统中得到了广泛的应用。由于我国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别的研究只具有参考价值，
12、其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。目前中国研究的车牌识别系统，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。所以我们要优化算法，以满足实时处理的能力。2 车牌号码识别系统总体方案图像信息交给管理系统进行处理，而整个系统的核心是软件部分的工作，在现代化的智能交通系统中能否通过牌照对车辆进行有效管理
13、，很大程度上取决于软件部分识别车牌的准确性。车辆牌照识别方法的一般结构如图2.1所示。图2.1 车牌识别系统流程图2.1 图像的采集智能交通系统的图像采集由摄像机等硬件装置完成。在智能交通系统中，系统硬件主要包括车辆传感探测器、高性能工控计算机、高分辨率CCD摄像机、高放大倍数镜头、CCD自动亮度控制器和视频采集卡等设备。当车辆传感器探测到车辆接近时，摄像机开始对车辆图像。常用的硬件设备有光探测器、微波雷达通过型探测器、测速雷达探测器、声探测器、红外探测器、电磁感应探测器和压敏探测器等。而红外探测器和电磁感应环探测器在我国应用广泛，在停车场入口和出口设置的两对红外发射和接收设备进行车辆检测。利
14、用数字信号，增强抗干扰的能力，使采集的图像信息具有较强的可靠性。前端工控机利用红外线探测到车辆经过的信号时，控制图像采集卡抓拍图像，并对抓拍的汽车图像进行牌照识别，同时控制摄像机光圈的大小，以适应外界环境不同的光照条件。然后将识别出的牌照信息储存到服务器中，当车辆离开时，同样的进行牌照识别，将其与前面输入的牌照信息进行对比。该论文主要侧重于对算法的研究，主要工作是利用MATLAB进行软件设计，对已采集到的车辆照片实现车牌识别。 2.2 图像预处理图像预处理就是需要对车辆牌照在识别之前再进行一次针对性的处理。预处理的原因是由于在拍摄时的光照条件不理想，车辆牌照的整洁程度不高，摄像机的焦距调整不到
15、位以及摄像机镜头的光学畸变等所产生的噪声都会不同程度地造成车辆牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上车辆牌照上的污渍腐蚀等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要在字符识别之前对车辆牌照进行一次针对性的图像预处理处理；采集到的车辆牌照是彩色图像，而彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度1，因此在对图像进行预处理是经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。经过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。车辆图像的预处理是指对采集到的车辆图像进行灰度化和去噪声处理，以使车辆图像尤其是牌照区域的图像的质量得到改善，同时保留和增强车牌中纹理和颜色的信息，去除可能影响牌照区域纹理和颜色信息的噪点，为牌照定位提供方便。利用摄像头拍摄到的车辆图像往往存在很多噪点，因此在进行识别前要
