车牌识别答辩ppt.ppt

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,车牌识别技术研究,2,目录,课题研究目的及意义国内外发展现状MATLAB简介车牌识别系统1.图像预处理2.车牌定位3.车牌字符分割4.车牌字符识别总结,3,课题研究目的及意义,随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。

由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统地建立是最好的解决方法。

智能交通系统就是一项以信息通信技术为基础，使得道路、车辆、使用者三者紧密协调、和谐统一而建立起的在大范围内，全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输管理系统，而智能交通系统地核心就是汽车牌照识别技术。

4,车牌识别技术的应用,1、停车场收费管理系统2、高速公路超速自动化监管系统和高速公路收费管理系统3、公路布控管理系统4、城市交通路口的“电子警察”5、封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理,5,国内外发展现状,车牌识别技术研究在国外起步比较早，早在20世纪80年代，便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌识别的某些具体应用。

到目前，各国均也有适用于本国的车牌识别系统。

各国的车牌识别产品虽然不同，但基本上都是基于车辆探测器的系统，设备投资都是相当的巨大。

到现在我国也有了比较成熟的车牌识别产品，包括有中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”，香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等。

6,MATLAB简介,MATLAB是一种基于向量（数组）而不是标量的高级语言，因而从本质上就提供了对图像的支持。

MATLAB的图像处理工具箱提供了一整套用于图像处理、分析、可视化和算法开发的工具。

用户可根据自身需求对图像进行一系列的处理，其中包括特征提取、分析形状和纹理以及对两幅图像进行匹配等。

目前MATLAB软件已广泛运用到数字图像处理领域，故本次研究以MATLAB软件为平台实现车牌识别。

7,车牌识别系统,车牌识别系统的流程图,8,图像灰度化,因为彩色图像中包含了大量的无用信息，会在定位和识别中造成干扰，也会拖慢识别的速度，所以就需要将彩色图像进行灰度化处理，这就是图像灰度化。

9,1.车牌图像预处理,车牌图像预处理流程图,边缘检测,图像腐蚀,图像填充,形态滤波,

（1）边缘检测边缘是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，在车牌识别系统提取车牌位置占了很重要的地位。

所以必须进行边缘检测。

（2）图像腐蚀图像腐蚀对边缘图像进行腐蚀，经过腐蚀过后，图像中目标周围的边缘被腐蚀了，大大的缩小目标的范围。

11,（3）填充图像填充图像，就是对图像进行闭运算（先膨胀后腐蚀）。

闭运算可以平滑图像的轮廓，它一般用来填充目标内的细小空洞和裂缝、连接断开的临近目标。

（4）形态滤波最后进行形态滤波处理。

图片经过形态滤波过后就去除图像中不相干的小对象。

12,2.车牌定位,观察经过预处理后得到的图像，车牌位置已经具有明显的矩形图样，通过对矩形区域的定位即可获得具体的车牌位置。

其过程是首先将二值图像中所有为白色的点的坐标放入数组location_of_1中，对这些坐标进行计算，寻找x坐标与y坐标之和最大的点a与最小的点b，最大点a即为车牌的左上角，最小点b为车牌的右下角，通过这两个坐标就可以将车牌分割出来了。

13,3.车牌字符分割,车牌字符分割是对二值图像从左向右按列计算每一列之和，没有白点的列和为0，有白点的列和为非零，转换为逻辑1，记录下所有列和在0与1转换的列，即为需要切割的列，共有14列，可切出7个字符。

切割出单个字符后，放入char_（i）中，并切割掉每个字符上下的空白区域，完成精确切割。

14,4.车牌字符识别,模板匹配的流程图,建立识别样本库,读取分割且归一化的字符,将切割字符与模板库进行模板匹配,识别完成，输出此模板对应值,待识别字符与模板字符相减，值越,小相似度越大，找到最小的一个即,为匹配的最好的,15,字符识别结果图,16,总结,本次设计以MATLAB软件作为设计工具，通过对采集到的原始图像进行预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别才完成原始图像中车牌信息的识别。

本次设计有待进一步研究和探讨的不足之处：

（1）车牌定位运算量虽小，但对图像预处理要求高，否则不能精确定位

（2）在复杂背景下对车牌信息的识别度不高。

17,谢谢大家,