基于matlab的车牌识别毕业设计

《基于matlab的车牌识别毕业设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于MATLAB的车牌识别毕业设计目录摘要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预处理及边缘提取173.4.1图象的采集与转换173.4.2图像

2、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33总结和体会36谢辞3733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

3、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

4、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。331.2、国内外研究概况及发

5、展趋势国内外有大量关于车牌识别的研究报道。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系统，在车牌定位后，利用马尔科夫场对车牌特征进行取值化，对样本的识别达到了较高的识别率。车牌识别技术作为智能交通系统中的关键技术，在各国学者的共同努力下，已经得到了长远的展，并且已经得到了不同程度的实际应用，但目前还存在这种种不足。对于未来车牌识别产品的技术发展趋势，汉王科技智能交通部总

6、经理乔炬认为，首先，由于市场需求不同，对识别产品的需求也有差异，因此就要求研发针对不同细分市场的车牌识别产品。其次，随着算法的不断改进，基于视频触发技术的车牌识别产品将得到大范围的应用，但是视频出发技术取代外触发装置尚需时日。第三，现在的车牌识别系统设备过多，系统集成难度大，系统稳定性差，系统维护是一个让人头疼的问题。随着技术不断进步，以往多个设备实现的功能可能由一个设备实现。从车牌识别系统进入国内以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了许多新颖的算法。目前上海大学图像处理实验室研制出的汽车牌照自动识别系统已经在泸宁高速公路收费口处得到了应用。该系统识别率高，速度快，鲁棒性强，

7、对环境和光照的要求低，能够适应收费系统要求的环境。在排除非正常牌照，严重污染的牌照和对比度特别低的牌照的情况下，经现场数万辆车辆测试，对汉字和后四个数字的整体识别率达99%以上，识别时间＜0.2s，该系统结合人机对话，经泸宁高速公路江桥收费口试运行确定，达到了实用要求。还有中国科学院自动化所刘志勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌的准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错