车牌识别系统预处理子系统的设计与实现Word文档下载推荐.docx

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姓名（学号）

指导教师

系负责人

二OO九年五月三十日

摘要

车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术，它在交通监视和控制中占有很重要的地位，已成为现代交通工具工程领域中研究的重点和热点之一。

该项技术应用前景广泛，例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制等等。

车牌识别一般可以分为车牌图像的预处理、车牌的定位、牌照上字符的分割和字符的识别四个主要部分。

本文研究了车牌图像的预处理的各项关键技术，在分析了一些典型的图像处理算法的基础上，最终确定了一系列有效的方法对车牌图像进行预处理。

在车牌图像的预处理上，本文首先对彩色图像进行灰度化，减少图像的颜色信息，从而加快处理速度。

接下来，考虑到光线和天气条件的变化、角度不合适、同类型的车牌字符和车牌背景的细微差别等因素的影响，图像可能在拍摄或者传输过程中夹带了噪声，这就需要对图像进行去噪处理,为了提高图像的对比度，还要对图像进行灰度拉伸。

最后，通过VC++6.0来实现车牌图像的预处理，编写代码实现图像的灰度处理、去噪处理以及灰度拉伸处理。

关键词：

车牌识别，预处理，VC++

Abstract

Researchonvehicles'

platelicenserecognitionsystem（LPRS）involvestechniquessuchasdigitalimageprocessing,computerseeing,patternrecognitionandartificialintelligenceetc.LPRSplaysanimportantroleinintelligenttrafficcontrolsystem,anditcanbeappliedinvehiclemanagementinsituationsofalllevelsandallkinds.

LPRSconsistsoffourmodulesingeneral.Therearelicenseplateimagepreprocessing,licenseplatelocating,charactersegmentationandcharacterrecognition.Algorithmsofallmodulesrelatedtopretreatmentofthelicenseplateimagesaredeeplystudiedandanalyzedinthispaper.And,wefinallysettledownaseriesofalgorithmsusedinpretreatmentofthelicenseplateimagesbasedonourresearch.

Dealingwithpretreatmentofthelicenseplateimage,thecolorimageschangetograyatfirst,andreducetheimagecolorinformation,sotheprocessingspeedisup.Next,asaresultoflightandweatherconditions’changesandinappropriatepointofviewandthesametypeoflicenseplatecharactersandthenuancesofthebackgroundplateandotherfactors,theimagesmaybeattachedtransmissionnoise,whichintheprocessoffilmingortransmission,inordertoenhanceimagecontrast,stretchtheimagetograyscale.Finally,weuseVC++6.0toachievethelicenseplateimagepreprocessing,writecodetoachievegray-scaleimageprocessing,denoisingprocessingandgraystretchprocessing.

Keywords:

Licenseplaterecognition,Pretreatment,VC++

1.1研究背景1

1.2研究的目的和意义1

1.3国内外研究现状2

1.4论文的主要工作3

第二章系统的组成及原理4

2.1系统简介4

2.2系统的基本技术要求4

2.3系统的基本工作原理4

2.4系统的硬件组成5

2.5系统的软件组成5

2.5.1图像读入6

2.5.2图像的灰度处理6

2.5.3图像的去噪处理6

2.5.4图像的灰度拉伸处理6

第三章系统设计7

3.1引言7

3.2图像格式7

3.3彩色图像到灰度图像的转换8

3.4图像的去噪处理9

3.4.1低通滤波9

3.4.2高通滤波9

3.4.3中值滤波9

3.4.4均值滤波9

3.5图像的灰度拉伸处理10

第四章系统中关键技术的细节分析11

4.1图像的灰度处理11

4.2图像的中值滤波处理11

4.2.1中值滤波的窗口12

4.2.2中值滤波的原理12

4.3图像的灰度拉伸处理14

第五章系统的调试与测试16

5.1实验样本的选择、处理和实验结果16

5.2对实验结果的分析17

结论18

参考文献19

致谢20

附录21

第一章绪论

1.1研究背景

近年来，我国汽车数量迅猛增加。

随着汽车数量的逐年递增，摆在我们面前的是巨大的城市交通压力。

如何高效地进行交通管理，越来越成为我们现实生活中的焦点问题。

针对此问题，人们运用先进的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统，这些系统一般都包括车辆检测装置。

通过这些装置对过往的车辆实施检测，提取相关交通数据，用于达到监控、管理和指挥交通的目的。

汽车牌照的自动识别是车辆检测系统中的一个重要环节，它在交通监视和控制中占有很重要的地位，是实现交通管理现代化和智能化的重要前提。

汽车牌照的识别问题己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。

进行车牌识别可以采用IC卡识别技术或条形码识别技术。

尽管IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适合用于异地作业，并且需要制定出全国统一的标准。

另外，无法核对汽车和IC卡是否相符，这也是IC卡技术存在的重大缺点;

而条形码识别技术则对于扫描仪要求很高，并且同IC卡技术一样，必须在全国范围内有统一的标准，这就给车牌识别在近期内推广造成了很大的困难。

而基于数字图像处理的车牌识别是一种无源型汽车牌照智能识别方法，这种方法不需要在汽车上安装任何发送车牌号码的车载发射设备，对运动或静止状态车辆的车牌号码可以进行非接触性信息采集并实时识别。

与IC卡识别技术及条形码识别技术相比，采用数字图像处理技术可以节省辅助设备，降低成本，提高识别速度，较好地解决实时性问题，同时还具有良好的异地适应性。

其缺点是由于天气、环境、照明、车速以及车辆状况等很多原因，所得到的图像可能存在着大量的噪声和变形，同时还有可能存在车牌被遮挡的情况，从而影响识别率。

另外，利用数字图像处理技术进行车牌识别还有一个十分显著的特点，那就是所采用识别算法的好坏直接影响到识别的正确率和识别速度。

所以，研究基于数字图像处理的车牌识别方法，努力提高车牌识别算法的性能具有十分重要的实际意义。

1.2研究的目的和意义

汽车牌照识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要的研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。

在不影响汽车运行状态的情况下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工作的复杂度。

车牌自动识别技术在车辆过路、过桥全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别，高速公路上的事故自动测报，不停车检查，车辆定位，汽车防盗，稽查和追踪车辆违规、违法行为，维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，提高收费路桥的服务速度，缓解交通紧张状况等方面有重要作用，因此对汽车牌照识别技术的研究有重要的现实应用意义。

其发展对社会生活、国民经济和城市建设将产生积极而深远的影响，我国已经将其列为优先发展的高技术产业化重点领域。

我们国家现有车辆牌照可分为4类,蓝底白字,黄底黑字,黑底白字,和白底黑字,所以颜色组合比较丰富。

车牌最主要的特征就是:

车牌的底色和车牌字的颜色对比度大,而且在一相对小的范围内变化频繁。

先对图像进行灰度转换，接着进行灰度拉伸，以达到增强对比度的目的，使图像上边缘更加凸显，这样牌照的区域笔画特征更明显，更有助于进一步的识别。

在一些场合抓拍到的图像很有可能是模糊不清的,影响的因素是多方面的,如光线和天气条件的变化、角度不合适、同类型的车牌字符和车牌背景的细微差别等都有可能使图像模糊不清。

因此要对抓拍到的车牌图像进行必要的预处理。

我们在做毕业设计的过程中，要确保所学知识得到疏理和运用，它既是一次检阅，又是一次锻炼。

对课题进行深刻的认识，综合性地运用几年内所学知识去分析、解决问题。

1.3国内外研究现状

车牌识别在交通监视，车辆牌监控与管理方面有着广泛的应用。

目前的车牌识别方法主要是针对车辆自动注册和收费，停车场管理等场合，所监视的区域一般只有单一车辆，背景比较简单。

在我国的许多运用场合监视区域比较复杂，现有的方法无法直接运用，比如，高速公路的监视与监控，城市要道的监视于监控，所监控的区域一般同时会出现多辆汽车，背景也比较复杂。

另外，车辆牌照识别系统是全天候的，若没有理想的补充光照明，自然光照度的昼夜变化会引起牌照图像的对比度严重不足，使图像中牌照字符分辨不清，甚至根本无法定位和分割，更无法识别。

针对这些，该技术在我国现状下还有着很大的发展空间。

运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究国内外都有（最早出现于01年代（这个阶段是采用简单的图像处理技术来解决）识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的正前方图像（然后交给计算机进行简单处理（并且最终仍需要人工干预）。

国外汽车牌照识别系统研究工作已有一定进展，但并不尽合我国国情，这主要是因为以下五个方面的原因：

（1）.我国标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同，从而增加了识别的难度。

（2）.国外许多国家汽车牌照的底色和字符颜色通常只有对比度较强的两种颜色，例如韩国,其车牌底色为红色，车牌上的字符为白色；

而我国汽车牌照就有四类：

蓝底白字,黄底黑字,黑底白字,和白底黑字。

（3）.其他国家的汽车牌照格式，如汽车牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等通常只有一种,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：

分为军车、警车、普通车等。

（4）.我国汽车牌照的规范悬挂位置