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1、基于Matlab的车牌定位系统的研究与设计本科毕业设计基于Matlab的车牌定位系统的研究与设计摘要随着我国城市急速发展，交通管理成了一个非常热门的话题，由于交通管理需求日益提高，对交通管理和控制提出了更高的要求。在智能化交通管理系统中，车牌识别技术(License Plate Recognition，LPR) 是实现车辆识别和监控的一种重要技术，在城市车辆管理上发挥着十分重要的作用。车牌识别技术广泛应用于道路违规车辆监控、停车场管理、车辆安全管理等领域。车牌识别软件系统一般分为三部分：车牌定位、字符分割和字符识别。本文对车牌定位算法和字符分割方法作出研究和阐述，针对车牌的特点提出了一套简单的
2、车牌定位和字符分割算法。车牌定位部分采用的是数学形态学的方法，通过以下几个步骤实现：先利用radon函数对图像进行倾斜检测和校正，再通过灰度化和边缘检测处理之后就可以进行数学形态学处理，最后就是车牌区域的提取。字符分割部分采用的是投影法，分析垂直投影的像素点直方图，利用每个字符的波谷、波峰和车牌的定制标准来划分每一个字符。利用MATLAB强大的图像处理能力，通过编写程序，对车辆图像进行统计分析，实现了这两个部分的功能。车牌定位算法的关键是选用合适的结构元素，对车牌图像进行数学形态学开、闭运算来去除干扰因素、消除噪音和无用信息，简单直观，受环境干扰少。经过实验证明，本文提出车牌定位算法和字符分割
3、方法均能达到良好的效果。关键词：车牌定位字符分割数学形态学投影法ResearchOnLicensePlateLocationSystemZhou Rujie(College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642,China)Abstract: With the rapid development of our country city, traffic management has become a very hot topic, due to traffic management and i
4、ncreasing demand, put forward higher request to the traffic management and control. The traffic management system in intelligent, license plate recognition technology (License Plate Recognition, LPR) is an important technology of vehicle identification and monitoring, play a very important role in t
5、he city vehicle management. License plate recognition technology is widely used in road illegal vehicle monitoring, parking management, vehicle safety management. License plate recognition software system is divided into three parts: license plate location, character segmentation and character recog
6、nition. This paper makes research and discusses the algorithm of license plate location and character segmentation method, according to the characteristic of license plate of a vehicle license plate location and character segmentation of simple algorithm is proposed.License plate location part uses
7、the method of mathematical morphology, is realized by the following steps: first use the radon function to skew detection and correction of the image, and mathematical morphology processing by gray and edge detection, then can be carried out, finally is the extraction of license plate region. Charac
8、ter segmentation is made using projection method, analysis of pixel vertical projection histogram, with each character trough, wave and plate custom standards to divide each character. Using image processing capabilities of the MATLAB, through the preparation process, statistical analysis of vehicle
9、 image, to achieve the functions of two parts.The key of this method is the selection of appropriate structure elements, the license plate image mathematical morphology open, close operation to remove the interference factors, eliminating the noise and useless information, simple and intuitive, less
10、 interference by the environment. Through the experiment, in this paper, license plate localization algorithm and character segmentation method can achieve good effect.Key words: license plate location character segmentation mathematical morphology projection目录1前言11.1 研究背景11.2 车牌定位的发展现状11.3 本课题研究内容2
11、1.4 论文结构32 方案确定33 车牌定位算法43.1 算法流程43.2 旋转校正53.3 图像灰度化63.4 边缘检测73.5 数学形态学处理93.6 车牌提取123.7 实验测试和分析143.8 本章小结144 字符分割144.1 车牌区域预处理154.2 去除边框154.3 字符分割164.4 本章小结175 总结与展望185.1 总结185.2 展望18参 考 文 献20附录21致谢25华南农业大学本科生毕业设计成绩评定表I1前言1.1研究背景面对当今世界全球化、信息化发展趋势，传统的交通技术和手段已不适应经济社会发展的要求。智能交通系统是交通事业发展的必然选择，是交通事业的一场革命
12、。我国在该领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通技术研究的兴起，我国也加快了对智能交通技术研究的步伐，智能交通技术的研究现已进入高速发展期。车牌识别系统LPR（License Plate Recognition）作为交通管理自动化的手段是车辆检测系统的一个重要环节,运用数字图像处理等技术对采集到的车辆图像进行处理，能准确地识别车牌的号码，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使车辆的电脑化监控和管理得到实现。车牌识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章记录、小区停车场系统等方面，为智能交通管理提供了高效、快速、实用的手段。车牌识别系统的成功设计、开发和应用具有相当大的
13、社会效益、经济效益和学术意义。在交通管理中，车辆是主要的监控目标，而车牌作为车辆的唯一的标识，因此，车牌自动识别技术就成为了智能交通系统中最重要的部分。在车牌识别中，最重要也是最困难的就是车牌定位，定位的准确性将会直接影响车牌识别的过程和结果。虽然交通网络非常复杂，但通过监控车牌就可以实现交通信息的收集统计，使管理工作和难度大幅度减少。因此，车牌的准确定位变得更加重要，准确的车牌定位是这种交通管理技术手段的实现基础，准确的定位车牌可以有助于全面地、实时地了解交通网的状况，以便快速的作出相关措施，极大地提高了效率。而在现实生活中，车牌的图像受到很多环境污染，如光照、背景、车型、角度以及其它人为因
14、素，都会给车牌的准确定位增加很多困难。所以，车牌定位算法的研究有必要性，是交通智能化领域的一个重要的研究课题。1.2车牌定位的发展现状目前，国内外车辆车牌识别系统主要采用软硬结合的技术方案。通过专用的抓拍设备抓拍到合适的能用于计算机定位的车牌照片图像，在得到的图像上进行车牌定位，具有精确度高，能全天候工作等特点。尽管国外汽车识别系统研究工作已有一定进展，但并不尽合我国国情。我国汽车车牌的种类、标准和悬挂地方规范不一样，道路环境，交通设备等很多因素都与国外有较大差异，但外国的识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义，我们也需要有自己的一套车牌识别方法。车牌定位的目的是将车牌所在的区域完整地从待
15、定位图像中提取出来，进而执行字符分割和识别。因此，车牌定位是对于整个车牌识别系统而言是重中之重。车牌定位的识别率和所需要的时间都是决定车牌识别系统的整体性能的重要因素。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事车牌定位算法方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。有基于边缘检测和形态学处理的车牌定位、基于彩色分割的车牌定位方法、基于小波变换的车牌定位方法、基于神经网络的车牌定位方法等多种基于不同理论的车牌定位方法（闫青，2010），但是这些方法都是针对车牌某一个或者几个的特征来研究和进行车牌定位，所以都具有一定的局限性。很多文献所提的方法仅停留在理论阶段，具体效果还需要等待实际项目的进一步检验。现在，国内做得比较好的产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”系统等，而一些国内的研究机构和高等院校也积极对车牌识别系统进行理论研究和开发。随着智能交通事业的飞速发展，车牌识别系统具有巨大潜力和市场。1.3本课题研究内容基于图像处理的车牌识别系统一般包括如图1所示的五个部分：图像处理车牌定位字符分割字符识别图像采集图1车牌识别系统流程图本文主要研究车牌识别系统中的两个关键的部分，就是车牌定位和字符分割。车牌定位和字符分割是整个车牌识别系统的核心部分，其结果直接影响到整个车牌识别系统的效果和质量。因此，本文针对车牌的特点结合数学形态学的方法，在不断的学习和
