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1、学号：2* * 毕业设计（论文） 基于 MATLAB 的车牌分割题 目： 及数字识别算法设计 作 者*届 别2013 系 别机械与电子工程系专 业电子信息工程 指导老师*职 称教授 完成时间2013.05 I 摘摘 要要 车牌识别技术是智能道路交通管理的重要内容，其识别的准确性和可靠性直接影 响到交通管理系统的性能。车牌识别技术包括车牌图像获取、车牌定位、车牌分割、 车牌校正、车牌字符分割、车牌字符归一化和车牌字符识别，本文重点针对车牌图像 的分割和车牌数字的识别进行了算法研究和设计，同时也对其它步骤进行了探讨。论 文首先对获取的车牌图像进行了预处理，包括车牌图像增强、车牌区域提取、车牌几 何
2、校正以及车牌字符分割和归一化，然后设计了 BP 网络算法，最后在 MATLAB 平台 上设计实现了以上各种算法。实验结果表明，本文中的分割算法能准确的获取字符区 域并实现对字符的分割和归一化，经过训练后的 BP 网络能稳定、可靠的实现对分割后 字符的识别，实验结果达到预期要求。 关键词：关键词：MATLAB；车牌分割；图像预处理；数字识别 II Abstract License plate recognition technology is an important content of intelligent traffic management, accuracy and reliabil
3、ity identification directly affects the performance of traffic management system. License plate recognition technology include license plate image acquisition, license plate location, license plate segmentation, license plate correction, license plate character segmentation, normalization of license
4、 plate character segmentation and license plate character recognition. This paper mainly design and research on the algorithm for license plate image segmentation and license plate number recognition, but also for other steps. Firstly, the thesis get the license plate image preprocessing, including
5、license plate image enhancement, plate region extraction, plate geometric correction and license plate character segmentation and normalization, and then designs the BP network algorithm, finally use the MATLAB platform to design algorithms to implement above. Experimental results show that the segm
6、entation algorithm in this thesis can obtain character area and realize the character segmentation and normalization accurately, after training the BP network can implement the recognition for character segmentation stably and reliably, the experimental reaches expectation. Keywords: MATLAB; License
7、 plate segmentation; Image preprocessing; Digital identification III 目目 录录 摘 要.I ABSTRACT.II 1 绪论.1 1.1 引言 .1 1.2 车牌识别技术概述 .1 1.3 车牌分割和数字识别的发展历史和现状 .2 1.4 车牌分割和数字识别在车牌识别中的作用 .3 1.5 本文的主要内容与结构安排 .3 2 车牌分割方法.4 2.1 车牌获取 .4 2.2 车牌预处理 .4 2.3 车牌分割 .7 3 车牌数字识别方法.11 3.1 数字识别概述 .11 3.2 车牌数字特点 .11 3.3 基于神经网路的
8、车牌数字识别 .12 4 基于 MATLAB 的算法设计与实现.15 4.1 MATLAB 概述 .15 4.2 车牌分割算法设计 .15 4.3 车牌字符识别算法设计 .24 5 总结与展望.31 5.1 总结 .31 5.2 展望 .31 参考文献.32 致 谢.34 1 1 绪论 1.1 引言 近年来，由于国内外的交通迅速发展，车牌识别系统作为数字摄像、计算机信息 管理、图像分割和图形识别技术在智能交通领域得到广泛的应用，该项技术成为了智 能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分，例如道路交通监控、交通事故现场勘察、 交通违章自动记录、高速公路超速管理系统、小区智能化管理等各方面，是智能交
9、通 管理系统中高效、时效的最重要手段之一1-2。目前，全球各国都在研究适合于本国的 车牌识别系统，美国、日本、韩国等诸多国家都已经研究出相关的识别系统（基于传 感器） 。由于引进这些系统成本极高，而且引进的技术也不一定适用于我国的车牌以及 实际的交通环境，所引进的系统往往并不能满足我国需求，尽管国内市场上已有不少 投入生产并使用的产品，但是这些产品的后续处理仍然需要大量的人工识别，所以车 牌识别技术的研究依然是我国目前高科技领域的热门课题之一。为了促使车牌识别技 术的快速发展，需要对该项技术提出更高的要求，使得该项技术日益精湛。该系统软 件处理具有两大主要模块：图像处理模块和字符识别模块。由于
10、 MATLAB 语言对图像 处理和字符识别异常方便，在数字图像处理中有着其他语言所无法比拟的优势，由于 它能直接调用预先编好的函数，使得整个系统有了较高的保障。所以本文介绍的是利 用 MATLAB 对图像处理模块和字符识别模的设计和研究。 1.2 车牌识别技术概述 随着日益发展的计算机科技和不断提高的硬件水平，数字识别技术以及人工智能 理论的有效结合，智能车牌识别技术发展日趋完善。智能车牌识别系统以及工作原理 实质上就是融合数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的数字图像处理工具、 数字识别以及人工智能技术，通过对原始图像的采集、预处理、分割、识别等相应的 措施，获得我们想要的图像信息，进
11、而实现对车牌字符自动识别的系统，该系统是数 字识别技术在现实生活中实际应用中的实践之一。 目前，一个完整的车牌识别系统需要完成从图像采集到字符的识别以及输出的复 杂过程，需要硬件和软件两大组成部分。其中硬件包括系统触发、图像采集两个主要 组成部分，软件则包含了图像预处理、车牌获取、字符分割以及字符识别四个主要模 块。一个完整的车牌识别系统主要结构如图 1.1 所示： 2 图 1.1 车牌识别系统结构图 1.3 车牌分割和数字识别的发展历史和现状 自 1988 年提出车牌识别（License Plate Recognition，LPR）技术以来，人们己经 对其进行了广泛的研究，而近些年来，车牌识
12、别的技术发展迅速，就识别基础而言， 主要可以分为基于 IC(即无线电频率鉴别（REID）)或是基于条码识别的间接法和基于 图像车牌识别的直接法。原始的图像采集，由于受到外界环境中光线差异、光路中灰 尘密度差异、季节环境变化的影响，以及车牌本身比较模糊等诸多客观因素影响，使 得 LPR 技术的发展受到一定的限制。为了解决图像的恶化等问题，国内外的许多研究 机构、高校以及公司企业采取的主要采用的方法是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，从而提高识别率，但这种做法的同时也使得投资的成本加大 了不少，且减小了应用领域，不并适合普遍的推广及工业生产。国外己有不少关于车 牌数字识别的文章
13、发表，有相当一部分比较成熟，并已经投入实际生产使用中。早在 70 年代，国外就已经存在自动车牌检测系统，且应用于检查被盗车辆的情况，车牌识 别系统发展到今天，已经达到较高的应用水平。 在车牌识别发展的过程中，也出现了许多不同的技术方法，例如英国 IPI 公司研发 了 RTVNPR 系统，新加坡 Optasia 公司的 VLPRS 产品，以色列 Hi-Tech 公司的 See Car System 系列产品，HSTOL 公司开发的 LPR 系统，以及中国香港 Asia VisionTechnology 公司的 VECON 产品等较为实用3。由于 VECON 系统和 VLPRS 系 统都只是适合于
14、当地的车牌，摒弃 See Car System 对我国的汉字识别较低，加上我国 车牌自动识别的研究起步较晚，且我国的车牌并不规范，多样化，不同的车型车牌规 格、大小、颜色也不同，这也就造成了对车牌识别相当大的困难。目前，比较适合我 3 国的产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼” 、川大智胜软件的 ZT2000 车牌自动别系统等。与此同时，国内许多研究机构和高等院校也开始对车牌识别系统 进行理论研究与实际开发。 1.4 车牌分割和数字识别在车牌识别中的作用 车牌识别系统的核心是微处理器，它基于图像处理、数字识别等技术的高智能电 子系统，该系统主要由摄像头、视频采集接口、辅助照明装置、计
15、算机以及识别软件 等组成。基本过程是摄像头所拍摄的原始图像通过视频采集接口输入计算机，通过所 预设的识别软件进行识别并输出。因此，在车牌识别中，车牌分割和数字识别占有主 要的作用。 在车牌识别系统中，车牌分割需要完成的任务是将原始图像中的车牌区域分割出 来，并将车牌字符准确的切分出来。在正式识别前，我们要做的仅仅是字符的分割， 字符分割的好坏，直接影响着字符识别的准确率。也就是说，一个好的车牌识别系统 的前提是有一个好的车牌分割模块，无法将字符很好的从原始图像中分割出来，意味 着字符无法被准确的识别，也就意味着该车牌自动识别系统无法投入实际中应用。 经过图像预处理、车牌定位、字符分割并校正后，
16、才可以进行字符识别。车牌识 别中最关键的步骤就是字符识别。字符识别模块是目前最难处理的部分，却也是车牌 识别技术中最关键的部分。字符的识别率和识别时间是字符识别性能的主要技术指标。 快速、准确以及具备较强的鲁棒性是字符识别的目标。一个好的车牌自动识别系统， 关键就看其字符识别的性能。由此可知，车牌分割和数字识别是车牌识别技术中的两 大主要技术指标。其中最关键的是数字识别技术。 1.5 本文的主要内容与结构安排 本文研究的内容包括了车牌识别系统的五个主要组成部分的算法，提出了有效的 解决策略，进行了测试，并完成了车牌识别系统的开发。本文的主要内容共分为五章， 内容安排如下：第一节绪论，概述了车牌识别技术，总结了国内外车牌识别系统的发 展历史和现状，介绍了车牌分割和数字识别在车牌识别中的作用，最后简述了本文的 主要内容与结构安排；第二节车牌分割方法的研究，首先介绍了车牌获取的方法，接 下来简述了车牌预处理的基本算法，包括灰度话、二值化、滤波、增强、边缘检测等， 然后是车牌分割的基本步骤，最后介绍了归一化处理。第三节车牌数字识别方法的研 究，概述了数字识别的现状，简述了车牌数字特点，最后介绍
