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1、摘要随着科学技术的迅速发展和日常生活质量的提高，汽车数量在国家总数中迅速增加。目前，中国的汽车数量已增加到120万辆，占世界汽车总量的12，成为世界上第二个汽车国家。而且这个数字还在不断增加。当然，随着车辆数量的增加，道路的扩大和扩大，这些车辆的管理越来越受到关注，成为研究中非常重要的问题。该学科的主要研究任务依赖于车辆识别，即车牌识别。车牌识别的一般步骤主要由三部分组成：车牌位置，车牌标记分割和车牌识别。这三部分构成了识别车牌照的完整过程。对于有限的能量，本文仅分三步检查车牌和标记分割定位。本节中使用的定位方法通过特定算法的筛选过程扫描水平和垂直定位板标记，定位板标记和下板之间的色差特征，以
2、确定定位板的位置车牌及其分离面基于功能执行。主要算法是通过使用Prewitt算子的边缘检测比较车牌边缘的信息来定位板的垂直方向并且，为了根据色差的特征去除关于干涉边缘的特定信息，根据车牌的格式，指定绑定域的组合边缘点。功能和采用AdaBoost方法强调定位板的图像，倾斜抗蚀剂板的校正图像，并继续去除干涉信息以去除上边界和下边界以及左边界和右边界以获得抗蚀剂板的正确区域。通过仿真分析，该算法可以很好地找到定位板的图像，可对单车牌图像和多车牌图像都适用，定位成功率高，灵活性好。第二部分是配准板的分割，在第一阶段，配准板的正确放置图像，即分析典型的标记分割方法，被分成单个字符。关键词：车牌定位 多特
3、征与多方法 字符分割 模板匹配Abstract: With the rapid development of science and technology and the improvement of the quality of daily life, the number of cars has increased rapidly in the total number of countries. At present, the number of cars in China has increased to 1.2 million, accounting for 12% of the w
4、orlds total car, becoming the second car country in the world. And this number is still increasing. Of course, with the increase in the number of vehicles and the expansion and expansion of roads, the management of these vehicles has received increasing attention and become a very important issue in
5、 research. The main research task of the discipline relies on vehicle identification, ie license plate recognition. The general steps of license plate recognition are mainly composed of three parts: license plate position, license plate mark segmentation and license plate recognition. These three pa
6、rts constitute the complete process of identifying the license plate. For limited energy, this article only examines the license plate and marker segmentation in three steps. The positioning method used in this section scans the horizontal and vertical positioning plate marks by a specific algorithm
7、s screening process, and locates the color difference characteristics between the plate mark and the lower plate to determine the position of the positioning plate and its separation surface based on function execution. The main algorithm is to locate the vertical direction of the board by comparing
8、 the information of the edge of the license plate using the edge detection of the Prewitt operator and, in order to remove the specific information about the interference edge according to the feature of the color difference, specify the combined edge point of the binding domain according to the for
9、mat of the license plate. . Function and use the AdaBoost method to emphasize the image of the positioning plate, tilt the corrected image of the resist plate, and continue to remove the interference information to remove the upper and lower boundaries and the left and right boundaries to obtain the
10、 correct area of the resist plate. Through simulation analysis, the algorithm can find the image of the positioning plate well, and it can be applied to both the license plate image and the multi-license plate image. The positioning success rate is high and the flexibility is good. The second part i
11、s the division of the registration plate. In the first stage, the correct placement of the image of the registration plate, ie the analysis of the typical mark segmentation method, is divided into individual characters.Keywords: license plate location, multiple features and multiple methods, charact
12、er segmentation, template matching目录摘要1第一章绪论31.1 本文的背景及意义31.2 车牌识别的国内外研究动向31.3 国内车牌的特征5第二章几种车牌定位方法简析72.1 依据灰度图像的车牌定位82.1.1 依据边缘检测进行车牌定位82.1.2 依据车牌纹理特点的定位方法102.1.3依据形态学定位方法112.2 依据彩色图像进行车牌定位12第三章基于多特征与多方法筛选的车牌定位143.1 本文车牌定位步骤143.1.1 预处理灰度化153.1.2 使用小波变换滤波153.1.3 边缘检测凸显细节特征193.2 倾斜校正与边缘修整203.3 本文定位算法分
13、析213.4 本章小结22第四章基于 MATLAB 的车牌识别233.1 MATLAB 简介233.2 设计方案243.3图像的边缘检测243.4 车牌定位和分割273.5 字符的识别29第五章总结与展望325.1 论文总结325.2 工作展望32致谢33参考文献34附录35第一章 绪论1.1 本文的背景及意义随着科学技术的飞速发展和社会生活水平的不断提高，世界交通运输业的发展也取得了长足的发展。人们在车到达之前走路和骑马。旅行的时间是时间。汽车的出现改变了现状：汽车扩大了人们的生活范围。我与人们建立了一个简单而快速的联系。并且不受距离或地理环境的限制。这加强了相互沟通。促进社会进步。目前，中
14、国的汽车数量已增加到1200万辆，占世界汽车总数的12，成为世界第二大汽车国家，并且数量在不断增加。当然，随着车辆数量的增加，道路的扩大和扩大，这些车辆的管理越来越受到关注，成为研究中非常重要的问题。该学科的主要研究任务依赖于车辆识别，即车牌识别。登记牌的识别在智能交通系统中起着重要作用。智能交通系统的定义是基于许多先进技术的使用，如自动道路交通监控，数字成像技术管理，控制，通信技术等。其中，车牌识别系统广泛用于道路交通监控，自动道路收费和智能园区管理。这些特定应用可减少流量，降低劳动力成本，提高效率并改善管理结果。因此，车牌识别系统认可制度的应用对整个国民经济的发展起到了积极作用。1.2 车
15、牌识别的国内外研究动向以下简要介绍了对国外和国家注册板块的认可以及现有研究成果的研究趋势。首先，对外国板块识别的研究出现得更早，并且有许多成熟的算法。他们在车牌识别算法中使用了先进的数字图像处理和模式识别算法的优秀算法。他们的算法计算所有图像中的配准板区域的直方图边界，执行大量图像处理实验并且基于先前的知识和图像直方图的限制来确定配准板的面积。识别车牌标记，以达到识别目的。 P.V。 Suryanarayana和他们提出了一种算法，该算法首先使用二进制算法对包含车牌的图像进行二值化，然后使用边缘检测算子来获取近海物体的图像。接下来，通过表征定位板区域的长度，宽度和比例，该算法搜索定位板的所有可
16、能区域，然后通过打开和移除一些不具有定位板区域的典型特征的候选区域。关闭操作并最终通过车板的地板区域。对比度和背景颜色功能分离对齐板的目标区域的图像。 Eun Ryung Lee提出的算法和它使用流行的神经网络应用技术将图像中的每个特定像素分类和分类成几组。然后将图像转换为HIS颜色空间，找到每个像素的八个字段中的每个字段中的颜色分量的最大值作为该点的颜色的值，并逐个处理像素。然后以颜色直方图的形式搜索配准板的区域，并使用HV颜色直方图方法进行划分，并将字符划分为单独的单元，并使用传统模板获得识别的最终结果。匹配方法识别划分的字符。轴：Notturmo，Gramieri等人为其国家车牌的特征设计了车牌识别系统，该识别系统的名称是TELEPASS。英国也有自己的车牌识别系统，称为RGUS。该系统更先进，功能齐全
