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1、 车牌图像识别应用技术研究 摘 要车牌图像识别技术以计算机视觉、人工智能和模式识别理论为基础，是实现交通管理智能化的一个重要组成部分。由于在实际使用场合中，所采集图像的内容和质量的变化非常复杂，给车牌图像识别技术的应用和发展带来了很大的困难。本文围绕着开放或半开放采集环境中的车牌图像特点，对车牌图像自动识别系统中的三个方面的关键技术车牌区域定位技术、车牌字符切分技术和车牌字符特征提取和分类识别技术进行了研究。主要完成了以下几个方面的工作：1、对于二值化、边缘检测、同态滤波、数学形态学处理、直方图变换和几何畸变校正等图像处理方法在车牌图像识别技术中的应用特点进行了分析和总结；设计出一种基于Can
2、ny边缘检测寻找目标对象特征点，再对特征点的灰度像素值分析判断来确定阈值的车牌字符图像二值化方法，可以满足本文对车牌字符特征提取时预处理的要求。2、对于现有的车牌区域定位方法进行了分析研究；在此基础上，设计实现了一种基于多方向边缘提取和数学形态学处理的车牌区域定位方法。采用这种方法能在一定程度上解决车牌定位依据的共性特征信息选择的问题。3、在分析研究现有车牌字符切分方法的基础上，提出了一种基于Canny边缘检测的车牌字符切分方法，并对其可行性进行了实验验证。该方法受噪声影响小，对字符定位准确，判断决策方法简单。4、分析研究了现有的车牌字符特征提取和分类识别的方法，设计出一种车牌字符分类识别的方
3、案。方案考虑了汉字、英文字母和阿拉伯数字的不同特点，分别提取汉字、字母和数字的分类特征，并选择不同的分类识别方法。关键词：车牌定位、字符切分、特征提取、模式识别毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明
4、本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 目 录第一章 绪论.1 1.1 车牌图像识别技术应用现状.11.2 车牌图像识别技术研究现状.21.3 本文研究的主要内容.4 第二章 车牌图像识别中的常用图像处理技术.72.1 图像二值化技术.72.2 图像边缘检测技术.102.3 同态滤波.132 .4 数学形态学.14
5、2.5 图像灰度直方图变换.152.6 关于车牌图像几何畸变校正问题.16第三章 车牌区域定位技术研究.183.1 车牌区域特征分析.183.2 现有的一些车牌区域定位方法简要分析.193.3 基于多方向边缘处理的车牌区域定位方法.24第四章 车牌字符切分技术研究.334.1 车牌图像中字符区域及单字符图像特征分析.334.2 现有的一些车牌字符切分方法分析.334.3 基于Canny边缘检测的车牌字符切分方法.35第五章 车牌字符分类识别技术研究.415.1 字符图像的前期处理.415.2 字符分类识别特征及其提取方法.415.3 现有的一些分类识别方法分析.445.4 车牌字符分类识别方案
6、的设计.48第六章 结论及建议.506.1 结论.506.2 建议.50参考文献.52 插图清单图2.1二值化效果评价7图2.2 Otsu算法二值化9图2.3 Bersen算法二值化9图2.4基于Canny边缘检测的车牌图像二值化10图2.5 不同车牌图像Canny边缘检测效果图13图2.6 同态滤波处理14图2.7 同态滤波对二值化的影响14图2.8 同态滤波对Canny边缘检测的影响14图3.1 原灰度图27图3.2 正西方向边缘27图3.3 西南方向边缘27图3.4 西北方向边缘27图3.5 东南方向边缘28图3.6 四个方向边缘合成图28图3.7 去除小连通区后图29图3.8 车牌粗分
7、割结果29图3.9 开运算后正西方向边缘图30图3.10开运算后正北方向边缘图30图3.11 四个方向边缘合成图31图3.12 去除小连通区后图31图3.13 车牌区域定位结果31图4.1 原车牌灰度图像36图4.2 Canny算子法检测边缘37图4.3 宽度较大的连通区37图4.4 宽度最大的连通区37图4.5 去除字符上下背景后Canny边缘图38图4.6 闭运算后图38图4.7 可能的字符区置“1”38图4.8 各个字符区域标记39第一章 绪 论1.1车牌图像识别技术应用现状1 22002年，车牌图像识别产品第一次在国内实际应用于交通工程。刚开始主要用于高速公路收费辅助系统以降低交通通行
8、征费收入的流失，后来逐步发展到城市交通、停车场管理、门禁管理等多种应用领域。1、车牌图像识别技术在高速公路领域的应用高速公路是车牌图像识别技术在我国交通工程中最早应用的领域，也是车牌识别产品应用最多的领域。据统计，目前我国车牌识别产品主流供应商(如北京汉王科技、昆明利普视觉、上海高德威、沈阳聚德、北京信路威等公司)的产品有一半左右是应用在此领域。主要用于高速公路收费管理、路径判别、规费征稽、交通数据采集等方面，其中，最常用的是高速公路收费辅助系统。高速公路收费辅助系统：一般是在高速公路入口处进行车牌图像采集、识别，将识别结果写入通行卡(票)或者通过网络传送至各出口站，在车辆到达出口时，再进行一
9、次车牌图像采集、识别，并将识别结果与入口识别结果相比对，以防止或发现倒卡、换卡、换牌等逃费行为。目前的高速公路收费辅助系统中，采用车牌图像识别技术在车牌识别速度指标基本可以满足，但识别结果正确率指标还不是很理想。从一些产品的解决方案来看，实际使用时一般仍然需要人工复核。因此，虽然车牌图像识别技术在这一领域取得了较好的使用效果，但还不能实现真正意义上的智能化收费。2、车牌图像识别技术在城市交通领域的应用随着我国机动车保有量的迅速增加，以及政府对公共安全的日益重视，城市交通监控和管理工作日趋繁重。因此，城市交通领域迫切需要应用一些较可靠、有效的智能化技术手段。目前，车牌图像识别技术已经开始在移动电子警察、城市卡口监控、超速布控报警等城市交通(治安)方面有了一定的应用。其中，最常用的场所是城市卡口监控。城市卡口监控：公安部颁布的城市卡口监控系统部颁标准明确规定了车牌识别是城市卡口监控系统的一个重要组成部分，越来越多的城市公安部门正在积极筹建卡口系统。公安系统设立城市卡口监控点的主要任务
