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1、毕 业 设 计 开 题 报 告基于 MATLAB 的车牌识别系 别： 电子工程系 班 级： 电科 0702 班 学生姓名： 彭程 指导教师： 刘新月 2010 年 11 月 9 日毕业设计开题报告课题题目 基于 MATLAB 的车牌识别课题性质 A B C D E 课题来源 A B C D 成果形式 A B C D E 同组同学 无开题报告内容（可另附页）见附页指导教师意见（课题难度是否适中、工作量是否饱满、进度安排是否合理、工作条件是否具备等）指导教师签名： 月 日 专家组及系里意见（选题是否适宜、各项内容是否达到毕业设计（论文）大纲要求、整改意见等）专 家 组 成 员签 字： 教学主任（
2、签 章）： 月 日开题报告一、车牌识别的研究背景随着生活水平的提高，私家车越来越多，交通的需求量也越来越大，但交通的基础设施建设远远赶不上车辆的增长速度。传统的人工管理模式已经远不能满足实际生活的需要了。因此人们在需求一种更为高效和快速的方式对车辆进行管理和监控。因此车牌识别技术成为了实现智能交通系统的核心技术。利用此技术可以实现对车辆的自动登记、验证、监视和报警，对停车场的管理等等。传统的车牌识别软件是依靠 C+来实现的，我这次要做的是利用 MATLAB来实现对车牌的识别，之所以选择 MATLAB 是因为较之 C+它更具优势。MATLAB 的函数隐藏了傅立叶变换等复杂的计算，并且在图像的灰度
3、化、二值化和滤波方面都有很大优势，可以更好地进行车牌的识别。二、主要研究内容及研究目的车牌作为车辆管理的唯一标识符号，在交通管理中具有很重要的作用。本次的研究目的是：使用MATLAB工具箱进行车牌识别，根据图像识别理论，在现有技术基础上，综合利用图像处理、计算机视觉、模糊识别等技术。重点对车牌定位、模板匹配等进行应用性的研究。主要研究内容：一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。以下为系统的结构框图：车辆 图像采集 图像预处理 车牌定位字符分割字符识别输出结果1图像的采集：一般是通过数码相机采集，因为图像采集是整个车牌识别系统的第一步，采
4、集到的图像的好坏直接影响到后面的识别结果。数码相机具有高分辨率，且使用方便快捷，因此选用数码相机进行图像采集。2.图像预处理：由于车牌图像是在室外拍摄的，因此不可避免地会受到自然光线、季节等因素的影响。要去除这些干扰就得先对车牌图像进行预处理。原始图像的数据一般比较大，对其进行处理的时间一般也较长，而由于实时性的要求，车牌的提取需要一次性处理就能把绝大多数特征提取出来。需要把得到的图像转化为二值图像，这样会大大减少数据量，为实时性提供一定程度的保证。二值化后的车牌要能再现原字符图像，基本不出现笔画断裂和粘连现象，尽量不丢失原字符的特征。我们采集到的图像为彩色图像，包含大量的彩色信息，占用较多的
5、存储空间，而且在进行处理时也会使处理速度减慢。因此在处理时要将彩色图像转化为灰度图像。整个图像处理过程包括：对图像进行灰度化处理、提取背景图像、增强处理、图像二值化，边缘检测、滤波等处理。3.车牌定位：车牌的图像一般是在自然环境下得到，由于光照、环境、车辆倾斜等问题的影响，车牌在图像中往往有很大的形变，因此车牌的定位成为了车牌识别的难点。目前应用较为广泛的定位算法有以下几种：(1)基于水平灰度变化特征的方法，这种方法主要在车牌定位以前，需要对图像进行预处理，将彩色图像转换为灰度图像，利用车牌区域水平方向的纹理特征进行车牌定位；(2)基于边缘检测的定位方法，这种方法是利用车牌区域丰富的边缘特征进
6、行车牌定位，能够进行检测的方法有多种，如Roberts边缘算子、Prewitt算子、Sobel算子以及拉普拉斯边缘检测；(3)基于数学形态学的车牌定位方法，这种方法是利用数学形态学图像处理的基本思想，利用一个结构元素来探测一个图像，看是否能将这个结构元素很好的填放在图像内部，同时验证填放元素的方法是否有效。腐蚀、膨胀、开启和关闭是数学形态学的基本运算。由于本次研究主要通过MATLAB实现，因此具体算法如下：对二值图像进行区域提取。计算并比较区域特征参数，提取车牌区域。计算包含所标记区域的最小宽和高并根据先前知识，提取并显示更接近的车牌二值子图。通过计算车牌旋转角度解决车牌倾斜问题。由于车牌倾斜
7、导致投影效果峰谷不明显，需车牌矫正处理。采取线性拟合方法计算出车牌上边或下边图像值为1的点拟合直线与水平X轴的夹角。用MATLAB函数的旋转车牌图象函数Imrotate，计算车牌旋转角度和经旋转、二值化后的车牌二值子图。4.字符分割：完成牌照区域的定位后。再将牌照区域分割为单个字符，一般采用垂直投影法。算法流程如下图所示： 求垂直投影的平均值求垂直投影的最小值取阈值计算字符上升点计算谷宽度计算机字符距离找到字符中心位置 输出分割字符5.字符识别：字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有
8、模板进行匹配最后选取最佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要，数字库准确才能保证检测出的数据正确。这里主要运用模板匹配方法。以上是主要的研究内容，MATLAB较之C+具有更明显的优势，但研究尚未成熟，在实际应用中仍有完善与发展的空间。三、课题的准备情况及进度计划第一到二周：查阅相关资料，进行整合。第三到五周：准备完成题目时将用到的书籍，软件等，仔细阅读熟悉及学习，完善前期准备。第六到八周：开始进行课题的实际操作与调试。第九到十二周：准备论文，完善论文，准备答辩。2参考文献1.李炜，黄心汉，王敏，等车牌自动识别系统中车牌分割的研究J信号处理，2000，16(3)：41442.廖
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