基于matlab的车牌识别系统的设计.docx
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焦作大学
毕业设计（论文）说明书
作者：
学号：
学院（系）：
信息工程学院
专业：
通信技术
题目：
基于matlab的车牌识别系统的设计
主题：
指导教师：
职称：
讲师
2012年12月
1
摘要
汽车车牌的识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。
车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。
车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。
本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。
本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Roberts算子进行边缘检测的步骤。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，再利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
字符的分割采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，从而完成字符的分割。
本文即是针对其核心部分进行阐述并使用MATLAB软件环境中进行字符分割的仿真实验。
关键词：
MATLAB、图像预处理、车牌定位、字符分割
ABSTRACT
Vehiclelicenseplaterecognitionsystemisoneimportantofthemodernintelligenttrafficmanagement.Licenseplaterecognitionsystemtomakemoreintelligentvehiclemanagement,digital,Effectivetrafficmanagementtoenhancetheconvenienceandeffectiveness.Licenseplaterecognitionsystemincludesimageacquisition,imagepreprocessing,licenseplatelocalization,charactersegmentation,characterrecognitionandotherfivecoreparts.Inthispaper,preprocessing,licenseplatelocalization,charactersegmentationmethodfortherealizationofthreemodules.ThisistheimagepreprocessingmoduleandtheuseoftheimagegrayscaleRobertsedgedetectionoperatorsteps.Licenseplatelocationandsegmentationusingmathematicalmorphologymethodisusedtodeterminethelicenseplatelocation，Re-uselicenseplatecolorsegmentationmethodofcolorinformationtocompletethelicenseplateareasegmentation.Charactersegmentationapproachisbasedonthelicenseplateafterthebinarypartoftheverticalprojection,Thenscanintheverticalprojection,thuscompletingthecharactersegmentation.ThisarticleisdescribedforthecorepartandusetheMATLABsoftwareenvironment,thesimulationexperimentsforcharactersegmentation.
Keywords:
MATLABsoftware,imagepreprocessing,licenseplatelocalization,charactersegmentation.
III
目录
第一章绪论 1
1.1本课题的研究背景 1
1.2本课题的研究目的及意义 3
1.3国内外的发展状况 5
1.4主要应用领域 8
1.5设计原理 9
第二章MATLAB简介 10
2.1MATLAB发展历史 10
2.2MATLAB的语言特点 11
第三章工作流程 13
3.1系统框架结构和工作流程 13
第四章 16
4.1设计方案：
16
4.2图像预处理 17
4.2.1图像灰度化：
17
4.2.2图像的边缘检测：
18
4.3车牌定位和分割 20
4.3.1车牌定位 21
4.3.2车牌分割 22
4.3.3对定位后的彩色车牌的进一步处理 23
4.4字符分割与归一化 24
4.4.1字符分割 25
4.4.2字符归一化处理 26
4.5字符的识别 26
第五章实验结果和分析 29
第六章实验总结 32
致谢 34
参考文献 35
焦作大学毕业设计论文 基于matlab的车牌识别系统设计
第一章绪论
1.1本课题的研究背景
现代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化信息处理能力和水平不断提高，作为现代社会主要交通工具之一的汽车在人们的生产生活的各个领域得到大量使用，对他的信息进行自动采集和管理具有十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。
此外，智能交通系统，简称ITS（IntelligentTrafficSystem）已成为现代社会道路交通发展趋势。
只能交通系统，是在当代科学技术高速发展的背景下产生的。
其目标在于将现金的计算机处理技术、数据通信技术、自动控制技术等综合应用于地面交通管理体系，从而建立起一种高效、准确、实时的交通管理系统。
公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好基础。
在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。
车牌自动识别系统简称ALPRS或LPRS，该系统可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警。
系统应用场合包括：
高速公路，桥梁，隧道等收费管理系统。
城市交通车辆管理，智能小区、智能停车场管理，车牌验证，车流统计等。
同时，汽车牌照自动识别的基本方法还可以应用到其他检测和识别领域，所以车牌自动识别问题已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。
车牌识别系统是一项科技含量很高的多种技术结合的产品，主要有计算机视觉、数字图像处理、数字视频处理、模式识别等技术组成。
也是智能交通系统的核心技术，产生于60年代。
在80年代，由于城市交通问题日益严重，美国和欧洲许多国家投入了大量的人力和物力，建立了自动化高速公路网，安装了摄像、雷达探测系统和光纤网络，简历智能交通系统。
在美国、欧洲、日本等发达国家的带动下，世界各国也开始简历智能交通系统。
由于公路车流量日益增大、道路交通日益拥挤，车辆管理相对越来越困难，因此各个发达国家和发展中国家都在积极建设适应未来交通运输需求的智能交通系统。
车牌号识别系统是基于图像处理技术的基础进行研究的。
本课题图像处理分为以下几方面：
1.图像数字化
其目的是将模拟形式的图像通过数字化设备变为数字计算机可用的离散的图像数据。
2.图像变换
为了达到某种目的而对图像使用一种数学技巧,经过变换后的图像更为方便、容易地处理和操作。
3.图像增强
图像增强的主要目标是改善图像的质量。
采用某些处理技术来突出图像中的某些信息,削弱或消除某些无关信息,从而有目的地强调图像的整体或局部特征，让观察者能看到更加直接、清晰的分析和处理图像。
直方图修正、灰度变换、强化图像轮廓等都是常用的手段。
4.图像分割
在图像研究和应用中,人们往往仅对图像的某些部分感兴趣。
它们一般对应图像中待定的、具有独特性质的区域。
图像分割就是把图像中需要的那一个部分分割出来。
5.图像分析
图像分析的内容分为特征提取、图像分割、符号描述、和图像的检测与匹配。
1.2本课题的研究目的及意义
车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆图像，定位分割牌照，最后自动识别汽车牌照上的字符，车牌识别是利用车辆牌照的唯一性来识别和统计车辆，它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统。
在现代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素，车牌识别系统应该能够从一幅图像中自动提取车辆图像，自动分割牌照图像，对字符进行正确识别，从而降低交通管理工作的复杂度。
车牌识别系统将获取的车辆图像进行一系列的处理后，以字符串的形式输出结果，这样不但数据量小，便于存储，操作起来也更容易，因此车牌识别系统的便捷性是人工车牌识别所不能比拟的，它蕴藏着很大的经济价值和发展空间，对车牌识别技术的研究是非常有的意义的。
在车牌识别系统中最为重要的两个技术是车牌定位和车牌字符识别，这两个技术的好坏直接影响到整个车牌识别系统的实时性和准确性。
国内外己有不少学者对车牌定位技术做了大量的研究，但在实际的应用中还没有一个有效可行的方法，如由于车辆抖动造成车牌图像的歪斜、由于污迹和磨损造成车牌字符的模糊、由于光照不均造成车牌图像的模糊等都会或多或少影响到车牌定位的准确度。
针对以上实际情况，很多学者开始在鉴于车牌图像本身特征的基础上研究车牌定位技术，并先后提出了一些有效的定位方法，以减小种种主、客观因素对车牌定位准确度的影响。
然而智能交通的不断发展使得对车牌定位系统有了更高的要求，主要表现在系统的实时性和准确性。
车牌字符识别的实质是对车牌上的汉字、字母和数字进行快速准确的识别并以字符串的形式输出识别结果，字符识别技术是整个车牌识别系统的关键。
车牌识别系统与其它图像识别系统相比较而言要复杂的多，在字符识别中，汉字识别是最难也是最关键的部分，很多国外较为成熟的车牌识别系统无法进入中国市场的原因就在于无法有效的识别汉字。
此外，由于外界环境的影响，系统必须保证能够在任何天气情况下全天不间断的正常工作。
到目前为止，在众多的车牌自动识别方法中还没有一个可以达到理想的效果，因此对车牌识别技术的研究意义重大。
1.3国内外的发展状况
从20世纪90年代初，国外就已经开始了对汽车牌照自动识别的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。
在各种应用中，有使用模糊数学理论也有用神经元网络的算法来识别车牌中的字符，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身比较模糊等条件的影响，给车牌的识别带来较大的困难。
国外的相关研究有：
（1）JBarroso提出的基于扫描行高频分析的方法；
（2）I.T.Lancaster提出的类字符分析方法等。
为了解决图像恶化的问题，目前国内外采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量，继而提高识别率，但系统的投资
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