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1、摘要随着交通拥挤和堵塞等各种问题的日益突出，以及计算机技术的不断发展，智能交通系统得到了越来越广泛的应用，尤其在欧、美等发达国家，而在我国的应用尚处于探索研究的起步阶段。车辆的自动识别是ITS的重要组成部分，可用于各类车辆管理场所，特别是高速公路智能控制，提高管理效率和水平，节省人力，物力，实现车辆管理的科学化，规范化。本论文在分析了各种车辆车牌信息特征的基础上，应用图像处理技术，包括汽车图像预处理，车牌定位，车牌图像分割和字符识别等，设计并实现了一个原始的车牌识别系统的仿真。首先对摄像机采集的图像进行去除背景的运算以获取车辆图像，随后的工作是图像的预处理、特征提取、车牌图像分割、字符识别，以
2、达到车牌识别的目的。图像的预处理中首先用加权平均值法对图像进行灰度化处理，然后灰度值线性展宽，用中值滤波消除噪音，用Canny算子进行边缘检测。车牌定位时采用混合特征的多车牌快速定位方法。用改进的Otsu法进行二值化；采用模板匹配的方法进行识别。关键字：图像预处理；车牌定位；车牌图像分割；字符识别ABSTRACTWith the increasing problems in traffic management,the development of computer technology has made the intelligent transportation system more a
3、nd more applied. ITS have been widely applied in advanced country such as Europe and America. But in our country, the application of it is in research phase. Automatic identification and tracking of vehicles is an important part of ITS. This thesis analyzes various types of vehicle identification te
4、chnology,and uses Image processingand pattern recognition technology to complete vehicle identification.”Classification of the Toll for Highways adopted in this dissertation as the vehicle classification standard.First, the vehicle image was extracted from camera image after removing the background.
5、 Then this dissertation describes image pretreatment, feature extraction and pattern recognition algorithm, finally the type of the vehicle was obtained.In the image preprocessing, using method of weighted average process image gray value, then using method of linear broaden process grey value, with
6、 a median filter eliminate noise, with Canny operator on edge detection; License plate localization based on hybrid featuresused more license platequick location methods; With the improvementofOTSUmethod;Using thetemplate matching methodfor identification.Keywords：Image preprocessing; licenseplatelo
7、cation; license plate image segmentation; character recognition目录1.绪论11.1课题的研究背景11.2 车牌识别系统研究目的及意义21.3 车牌识别系统的结构和工作原理31.4 车牌识别技术的国内外研究现状42. 车牌图像预处理62.1 图像的灰度化72.2 灰度图像增强82.2.1 线性灰度变换82.2.2 分段线性变换92.3 图像中值滤波112.4 图像边缘检测112.4.1 Roberts边缘算子122.4.2 Sobel边缘算子122.4.3 Prewitt边缘算子122.4.4 Log边缘算子132.4.5 Cann
8、y边缘算子143. 车牌区域定位193.1 基于灰度图像的车牌定位方法193.2 基于混合特征的多车牌快速定位方法213.3 车辆图像二值化243.3.1.理论基础24本文采用的改进的Otsu法264. 字符分割284.1 引言284.2 常见的字符分割方法285. 车牌字符识别315.1 模板匹配原理315.2 基于模板匹配识别方法的字符识别326.结果分析33致谢36参考文献371绪论车牌自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分。从道路桥梁隧道收费到入境管理，车牌识别系统都显得至关重要，它集中了光电、计算机、数据通信、图像处理、计算机视觉、人工智能、模式识别等关键技术，成为智能交通领域中的
9、重要研究课题之一。1.1课题的研究背景随着我国城市化进程的不断加快，国民经济的进一步发展，汽车数量越来越多，建立一个信息化、智能化、数字化的综合交通管理系统就显得非常重要。目前世界上许多国家都存在交通拥堵严重、交通事故频发等问题，如何缓解交通拥堵，减少交通事故，合理使用现有的道路资源，己成为各国所面临的共同问题。不断恶化的城市交通状况，日益成为制约城市发展的瓶颈。相比于投入巨资一味进行道路基础设施建设，运用各种先进高新技术，充分发挥现有道路资源显得更有效、更实际可行。随着研究的不断深入，智能交通系统(IntelligentTransportation System，简称ITS)己经成为当前交通
10、领域发展的重要方向。ITS就是将计算机技术、数据通信技术、导航定位技术、人工智能技术、自动控制技术、计算机视觉技术、数字图像处理技术、模式识别技术等综合应用于陆地交通管理体系，从而建立起一种准确、高效、实时的现代交通管理系统。随着高速公路的快速发展和车辆管理体制的不断完善，使图像场景日益简单化和标准化，为以图像理解为基础的ITS进入实际应用领域提供了契机。在ITS中，最重要的环节之一就是检测车辆信息，而车辆牌照是车辆的唯一身份标识，于是车牌自动识别系统(License Plate Recogtions system，LPRS)应运而生，它是ITS的重要组成部分，在交通管理方面有着巨大的市场前景
11、及商业价值。目前车牌自动识别技术主要有:数字图像处理技术、条形码识别技术、IC卡识别技术、射频识别技术、模式识别技术1。其中条形码识别技术、IC卡识别技术和射频识别技术都要求预先在车身上印刷条形码或安装标识卡，因此，这三种技术在全国范围内推广有一定的困难。而LPRS是基于数字图像处理技术的识别系统，因此它具有广泛的应用前景，其应用场合包括：高速公路、桥梁、隧道等自动收费管理系统；高速公路、国道、省道、城市道路及城市出入口监控；智能交通违章监摄管理(电子警察)；机场、港口等出入口车辆的管理；公共汽车停车场的车队管理；车辆保安管理及监控系统；住宅小区及企事业单位出入口；停车场的出入口管理及保安系统
12、；车辆安全防盗、查堵指定车辆；肇事车辆、被盗车辆、犯罪车辆的辨识和拦截；交通流量检测等2。LPRS本身是一个相对独立的子系统，主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌字符分割、字符识别等工作模块，它同时应具有良好的稳定性、可维护性和可扩展性。1.2车牌识别系统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，LPR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、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统3。在现代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素，LPR系统应该能够从一幅图像
13、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，从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，因此LPR系统的便捷性是人工车牌识别所不能比拟的，它蕴藏着很大的经济价值和发展空间，对LPR技术的研究是非常有的意义的4。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
14、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，很多学者开始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5。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，主要表现在系统的实时性和准确性。车牌字符识别的实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。车牌识别系统与其它图像识别系统相比较而言要复杂的多，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
15、因就在于无法有效的识别汉字6。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，在众多的车牌自动识别方法中还没有一个可以达到理想的效果，因此对车牌识别技术的研究意义重大。1.3车牌识别系统的结构和工作原理车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的车辆图像，实现车牌号码的自动识别5。典型的车辆牌照识别系统是由图像采集系统、中央处理器、识别系统组成，一般还要连接相应的数据库以完成特定的功能。当系统发现(通过埋地线圈或者光束检测)有车通过时，则发出信号给图像采集系统，然后采集系统将得到的图像输入识别系统进行识别，其识别结果应该是文本格式的车牌号码。区域搜索与分割预
16、处理图像输入单字识别字符特征提取归一化字符分割图1-1车牌识别别系统原理图车牌整体识别过程大体可分为四个步骤:图像预处理、车牌定位和分割、车牌字符分割和车牌字符识别。图像预处理图像采集车牌定位分割车牌字符分割车牌字符识别图1-2别流程图图像预处理，在外界光照不均匀，光照强度不稳定的情况下，通过摄像机采集到的车牌原始图像会模糊不清，因此需要对其进行图像增强的处理；在外界环境噪声以及电子器件自身产生的噪声干扰下，车牌图像质量会有所下降，因此需要对原图像进行去噪处理；当摄像头摆放位置与车辆牌照悬挂位置存在一定角度，或者在摄像头进行拍摄的过程中，由于车辆发动机的震动导致摄像头抖动从而使摄取到的车牌图像具有一定程度的倾斜，因此需要对车牌图像进行倾斜矫正等等。以上所做的
