模板比较的车牌识别算法的研究与实现毕业论文

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1、本科毕业设计(论文)题目基于模板比较的车牌识别算法的研究与实现学院名称　信息学院　　　　　专业班级　　　计科08-1　　　　　学生姓名　　郝高祥　　　　　导师姓名　姚进二○一二年六月十一日42模板比较的车牌识别算法的研究与实现毕业论文目录摘要IIIABSTRACTIV第一章绪论11.1课题背景和意义11.2国内外研究现状11.3本文所做主要工作21.4章节安排3第二章车牌识别算法和技术简介42.1图像的灰度化42.2图像的二值化和阈值处理42.3图像的倾斜矫正52.4字符识别技术52.4.1字符识别技术概念52.4.2常用字符识别技术简介62.5模板匹配算法72.5.1模板匹配算法原

2、理72.5.2常用模板匹配算法简介842第三章系统分析与设计93.1系统需求及功能分析93.2功能模块设计93.2.1图像预处理模块93.2.2车牌定位模块93.2.3字符分割模块103.2.4字符识别模块103.3系统流程设计103.4技术开发平台113.4.1MicrosoftVisualStudio2008简介11第四章系统功能与实现124.1图像预处理模块124.1.1图像灰度化124.1.2图像的灰度均衡144.1.3图像的高斯滤波154.2车牌定位模块184.2.1Sobel边缘检测184.2.2车牌定位分割224.3字符分割模块244.3.1车牌人工矫正244.3.2车

3、牌的灰度化和二值化284.3.3车牌字符的分割30424.4字符识别模块324.5压缩模板匹配技术344.5.1样本集分类预处理344.5.2压缩模板生成344.5.3压缩模板集构造与扩展354.5.4基于压缩模板集的模板匹配354.6车牌识别系统的测试36结束语37参考文献38致谢39第一章绪论1.1课题背景和意义经济的迅速发展和人民生活水平的不断提高促进了汽车数量的急速增长，截至2011年底我国机动车保有量达到2.25亿辆，交通管理自动化越来越成为亟待解决的问题。现代智能交通系统(IntelligentTransportationSystem，ITS)中，车辆牌照识别(Licen

4、sePlateRecognition，LPR)技术是计算机视觉与模式识别技术在交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理能够智能化的重要环节，其任务是分析、处理汽车图像，自动识别汽车牌号。LPR系统可以广泛应用于电子收费、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询和停车场车辆管理等需要车牌认证的场合；尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费提高公路系统的运行效率，LPR系统更具有不可替代的作用因而从事LPR技术的研究具有极其重要的现实意义和巨大的经济价值。LPR系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。42关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经做了大量的工作，但实际效果并

5、不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点、车辆拍摄的不良现象及背景复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善。然而现代化交通系统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求，因而进一步加深车牌定位的研究是非常有必要的。车牌字符识别是在车牌准确定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有效确认的过程，其中汉字识别是一个难点，许多国外的LPR系统也往往是因为汉字难识别而无法打入中国市场，因而探寻好的方法解决字符的识别也是至关重要的。目前

6、已有的方法很多，但其效果与实际的要求相差的很远，难以适应现代化交通系统的高速度、快节奏的要求，因而对字符识别的进一步研究也同样具有紧迫性和必要性。车牌定位与识别方法，总体来说是图像处理技术与车牌本身特点的有机结合，当然也包括模式识别、神经网络、数学形态学、小波分析、模糊理论等知识的有效运用。一个车牌定位与识别系统基本包括：图像预处理、车牌搜索、车牌定位、车牌校正、车牌字符切分和字符识别结果的输出。本文主要研究车牌字符识别的算法问题。1.2国内外研究现状车辆牌照识别技术自1988年以来，人们就对它进行了广泛的研究，目前国内外已经有众多的算法，一些实用的LPR技术已经开始用于车辆监控、出

7、入控制、电子收费等场合。如以色列的Hi．Tech公司，新加坡的Optasia公司，Zamir公司分别研制了名为See／Carsystem，VLPRS，Insignia的LPR系统，这三种产品所能识别的汽车图像均为单车牌灰度图像，即每一幅灰度图像只含有一个车牌的灰度图像。See／Car系统只能识别字母和数字，不能识别汉字。Insignia是针对欧洲和远东地区实际的车牌识别系统。香港的AsiaVisionTechnologyLtd公司的产品慧光车牌号码自动识别