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时间:2017-11-11
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1、基于MATLAB的车牌识别毕业论文目录摘要1前言4第一章绪论51.1、课题研究背景和意义51.2、国内外研究概况及发展趋势61.3车牌定位的意义7第二章MATLAB简介82.1.MATLAB发展历史82.2MATLAB的语言特点9第三章车牌定位113.1车牌定位的主要方法113.1.1基于直线检测的方法113.1.2基于阈值化方法123.1.3基于灰度边缘检测方法123.1.4基于彩色图像的车牌定位方法133.2研究内容及实验方案143.2.1研究内容143.2.2车牌识别系统研究的方案和方法143.3图像的读取153.4预处理
2、及边缘提取173.4.1图象的采集与转换173.4.2图像预处理173.4.3图像增强183.4.4灰度变换183.4.5图象平滑的介绍203.4.6边缘检测213.4.7图像的腐蚀223.5牌照的定位和分割233.5.1牌照区域的定位和分割243.5.2牌照区域的分割243.5.3车牌进一步处理243.6图像边缘提取及二值化253.7形态学滤波293.8车牌提取31第四章字符的分割与识别324.1字符分割与归一化324.2字符的识别3336总结和体会36谢辞37前言随着交通问题的日益严重,智能交通系统应运而生。从20世纪90年
3、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。汽车牌照自动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。车牌识别的目的是对摄像头获取的汽车图像进行预处理,确定车牌位置,提取车牌上的字符串,并对这些字符进行识别处理,用文本的形式显示出来。车牌自动识别技术在智能交通系统中具有重要的应用价值。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,这是进行车牌字符识别的重要步骤,定位准确与否直接影响车牌识别率。车牌自动识别系统作
4、为一种交通信息的获取技术在交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理有着特别重要的应用价值,受到业内人士的普遍关注。车辆自动识别系统由三部分组成,其中车牌定位作为最关键的技术,成为重点研究的对象。车牌定位的成功与否及定位的准确程度将会直接决定后期能否进行车牌识别及识别的准确度。由于在现实中,汽车的车牌图像收到光照、背景、车型等外界干扰因素以及拍摄角度、远近等人为因素的影响,造成图像受光不均匀,车牌区域不明显,给车牌区域的提取带来了较大的困难。车牌定位的方法有很多种,目前比较经典的定位方法大都在基于灰度图像的基础上,本次设计就针对灰度
5、图像的定位进行了研究。针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出了一种基于灰度变换特征进行车牌定位的方法。依据车牌种不同区域的灰度分布,车牌定位可以首先将彩色车牌进行灰度化然后再进行车牌定位。36第一章绪论1.1、课题研究背景和意义随着汽车数量的迅速上涨,逐渐向自动化和实时性的智能化管理进行转变。汽车智能化的重要环节就是牌号的自动识别系统,主要使用仓储式立体库以及无人值守停车场管理、交通控制与诱导、不停车自动收费以及违章车辆以及车辆安全防盗等领域。牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识
6、别技术。该技术具有良好的研究价值和广阔的应用前景。车辆牌照自动识别技术是智能交通系统的一个重要组成部分,它在交通管理与监控中有着广泛的应用。车辆牌照识别系统技术能够从一副车辆图像中准确定位车牌图像,经过字符切分和识别后实现车辆牌照的自动识别,从而为以上应用提供信息和基础功能。目前,车牌识别系统主要应用于以下领域:(1)停车场管理系统。利用车牌识别技术对出入的车辆车牌号进行识别和匹配,与停车卡结合实现自动计时、自动收费的车辆收费管理系统。(2)高速公路超速自动化管理系统。以车牌号自动识别技术为基础,与其它高速高科技技术手段结合,对
7、高速公路交通状况进行自动监测、自动控制,从而降低交通事故的发生率,确保交通顺畅。(3)公路布控。采用车牌技术对重点车辆进行识别,快速报警,即可有效查找被盗车辆,又可作为公安、检察机关体工对犯罪嫌疑人的交通工具的跟踪和检查的技术手段。(4)城市十字路口的“电子警察”。可以对违章车辆进行责任追究,也可以辅助进行交通流量统计,交通检测和疏导。(5)小区车辆管理系统。社区保安系统将出入社区的车辆通过车牌识别技术进行记录,将结果与内部的车辆进行对比,可以实现实时监管。361.2、国内外研究概况及发展趋势国内外有大量关于车牌识别的研究报道。
8、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“实时车牌监测系统”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,国外的车牌检测的研究已经取得了令人瞩目的成就,如yuntaocui提出了一种车牌识别
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