《汽车车牌识别系统》由会员分享，可在线阅读，更多相关《汽车车牌识别系统（40页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、汽车车牌识别系统- 车牌定位子系统的设计与实现摘要汽车车牌识别系统是近几年发展起来的 计算机视觉和模式识别技术在 智能交通领域应用的重要研究课题之一。在车牌自动识别系统中，首先要将 车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位，这是进行车牌字符识别的重 要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在此基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统，通过编写MATLAB文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。本次设计采取的是基于微分的边缘检 测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取
2、车牌特征，进行分析处理，从而 初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化 图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。关键词 ：图像采集，图像预处理，边缘检测，二值化，车牌定位ENGLISH SUBJECTABSTRACTThe subject of the automatic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved from the connection of computer vision and pattern
3、recognition. In LPSR, the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition. The recognition correc tion rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location.Firstly, the paper gives a deep research on the s
4、tatus and technique of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognitionsystem is proposed through the softwareMATLAB,by the M-files several of methods in image manipulation are compared and analyzed. The methods based on edge map and das differe
5、ntial analysis is used in the process of the localization of the license plate,extracting the characteristics of the license plate in the car images after being checked up for the edge, and then analyzing andprocessing until the probably area of license plate is extracted come out the resolutions fo
6、r localization of the carplate.， then， edge locationKEY WORDS ： imageacquisition ， image preprocessing detection ， binarization ， licence ， license plate目录前 言 1 第 1 章绪论 21.1 课题研究的背景 21.2 车牌的特征 21.3 国内外车辆牌照识别技术现状31.4 车牌识别技术的应用情况41.5 车牌识别技术的发展趋势51.6 车牌定位的意义 6第2章MATLAB简介72.1 MATLAB 发展历史 72.2 MATLAB 的语言
7、特点 7 第 3 章图像预处理 103.1 灰度变换 103.2 图像增强 113. 3 图像边缘提取及二值化 133. 4 形态学滤波 18 第 4 章车牌定位 214.1 车牌定位的主要方法214.1.1 基于直线检测的方法 22 4.1.2 基于阈值化的方法 22 4.1.3 基于灰度边缘检测方法 22 4.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 254.2 车牌提取 26 结论 30 参考文献 31 致谢、八前言20 世纪 90 年随着交通问题的日益严重，智能交通系统应运而生。从 代起，我国也逐渐展开了智能交通系统的研究和开发，探讨在现有的交通运 输网的基础上，提高运输效率，保障运输安全。
8、我国加强智能交通系统 中，车辆牌照识别（Lice nse Plate Recog nition , LPR技术是计算机视 觉与模式识 别 技术在交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理能够智能化的重 要环节，其任务是分析、处理汽车图像，自动识别汽车牌号。LPR 系统可以广泛应用于电子收费、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询和停车场车 辆管理等需要车牌认证的场合；尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收 费提高公路系统的运行效率， LPR 系统更具有不可替代的作用。因而从事 LPR 技术的研究具有极其重要的现实意义和巨大的经济价值。LPR 系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别
9、系统。关于车牌定位系统的 研究，国内外学者已经做了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车 牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度 的潜在因素。为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点、车辆拍摄的不良 现象及背景复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在 技术和方法上都有了很大的改善。然而现代化交通系统不断提高的快节奏， 将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求，因而进一步加深车牌定位 的研究是非常有必要的。 1.2 车牌的特征车牌的本身具有许多固有特征，这些特征对不同的国家是不同的，我 国现在使用的车牌主要根据中华人民共和国机动车牌号GA36-92
10、 标准，具有以下特征：1）形状特征：标准的车牌外轮廓尺寸440*140 ，字符高 90，宽 45，字符间距 12 ，间隔符宽 10 。整个字符的高宽比例近似为3:1 ，车牌的边缘是线段围成的有规则的矩形。主要用在车牌的定位分割。2 ）颜色特征：现有的字符颜色与车牌底色搭配有四种类型，蓝底白 字，黄底黑字，白底黑字，黑底白字。这部分特征主要用在对彩色图像进行 车牌的定位。3 ）字符的特征：标准的车牌上有7个字符，呈水平排列，待识别的字符模板可以分为一下三类，汉字，英文字母，阿拉伯数字，主要用于对字符 匹配识别方面。通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途，规定了多种 牌照格式 （ 例如分为
11、军车、警车、普通车等 。5）我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一。 6）因为环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重，这种情况 下，国外发达国家不允许上路，而在我国仍可上路行驶。车牌与汽车的其它区域相比，还有以下主要特征： 1）车牌区域中的垂直边缘比水平边缘密集，而车身其它部分的水平 边缘明显，垂直边缘较少。 2）灰度变化特征：车牌的底色、边缘颜色，车辆外部的颜色都是不 同的，表现在图像中就是灰度级互不相同，这就在车牌边缘形成了灰度突变 边界。实际上，车牌的边缘在灰度上的表现是一种屋脊状边缘。在车牌区域 内部，字符和车牌底的灰度较均匀的呈现波峰波谷。3 ）有相对集中和规则的纹理特征。 因为我国汽车
12、车牌识别的特殊性，这就导致了采用任何单一识别技术 都是难以奏效的。 1.3 国内外车辆牌照识别技术现状目前，国内外有大量关于车牌识别方面的研究报道。国外在这方面的研究工作开展较早。在上世纪 70 年代，英国就在实验室中完成了“实时车 牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实 时自动车牌监测系统。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些 令人瞩目的成就，如 YuntaoCui 提出了一种车牌识别系统，在车牌定位以 后，利用马尔科夫场对车牌特征进行提取和二值化，对样本的识别达到了较 高的识别率。 Eun Ryung 等利用图像中的颜色分量，对车辆照进行定位识 别，其
13、中提到了三种方法：以Hough变换为基础的边缘检测定位识别；以灰度值变换为基础的识别算法；以HLS彩色模式为基础的车牌识别系统，识别率分别为 81.25% 、85%、91.2%。日本对车牌图像的获取也做了大 量的研究，并为系统产业化做了大量工作。 Luis 开发系统应用于公路收费 站，全天识别率达到了 90%以上，即使在天气不好的情况下也达到了70%国外对车牌识别的研究起步早，总体来讲其技术已比较领先，同时因为他们 车牌种类单一规范程度较高，易于定位识别。目前，已经实现了产品化，并 在实际的交通系统中得到了广泛的应用。因为中国车牌的格式与国外有较大 差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可 能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统
