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1、基于matlab车辆牌照的识别算法 指导老师：蔡艳艳 学 号：100102077 学 生： 1 汽车牌识别背景 随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，汽车的数量迅速增长，汽车的使用在给人们生活提供方便的同时，也使车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。智能交通系统在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。目前，一些发达国家车牌识剐系统在实际交通系统中已经成功应用，而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。我国起步较晚而且在技术方面落后与发达国家。2 车牌号码识别系统总体方案
2、车辆牌照识别方法的一般步骤包括： 图像采集、图像预处理、车牌定位、字符切分、字符识别其流程图如下： 图像的采集智能交通系统的图像采集由摄像机、主控机、采集卡和照明装置完成。例如在停车场管理系统中，系统硬件主要包括车辆传感探测器、高性能工控计算机、高分辨率CCD摄像机、高放大倍数镜头、CCD自动亮度控制器和视频采集卡等设备。本课题主要侧重算法的研究，主要工作是设计软件，对已采集到的车辆照片实现车牌识别。图像预处理图像预处理就是需要对车辆牌照在识别之前再进行一次针对性的处理。预处理的原因是由于在拍摄时的光照条件不理想，车辆牌照的整洁程度不高，摄像机的焦距调整不到位以及摄像机镜头的光学畸变等所产生的
3、噪声都会不同程度地造成车辆牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上车辆牌照上的污渍腐蚀等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性，所以要对图像进行预处理。预处理流程图如下： 车牌定位在图像预处理后，首先对采集到的车牌图像进行大范围相关搜索，找到符。合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来，确定车辆牌照的准确位置。车牌定位的流程图如下：车辆牌照字符分割 根据我国车牌规范规定的车牌大小，每个字符的宽度应该小于 width/7。考虑所有的情况，一般情况下最小的宽度为 width/9。因此
4、，字符的宽度可以从 width/9到width/7之间渐进的变化得到。 分割出来的字符之后要进行进一步的处理，以满足下一步字符识别的需要。但是对于车牌的识别，并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。在此只进行了归一化处理，然后进行后期处理。车牌字符的识别目前已经提出的车牌字符识别的方法有：模板匹配字符识别算法，统计特征匹配法，神经网络字符识别算法，支持向量机模式识别算法，这四种方法中，神经网络字符识别算法是目前比较流行的算法，模板匹配是车牌字符识别最简单的方法。所以这次我采用模板匹配字符识别法。模板匹配字符识别法的原理：将待识别的字符与模板字符的相减，差值最小的即为最佳匹配，然后输出对应的模板字符。其流程图如下：That all.Thank you!
