基于matlab的车牌识别系统设计

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1、数字图像处理课程设计——基于MATLAB的车牌识别-27-摘要车牌照自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用。是实现交通管理的重要环节之一。本文通过对输入的车牌图像处理，运用字符分割、字符识别的方法提取车牌上的字符串，其目的是识别出车牌的字符，以方便车辆资料的管理以及其安全保障。字符识别是整个车牌识别过程中最重要的一环，识别的关键在于特征的提取和分类器的选择，本文先对字符大小进行归一化，提取字符特征时充分考虑字符的结构特征，对字符的识别则采用最近邻法所以识别效果理想且时效性好。由实验得出，本文算法能比较准确的对牌照进行分割并进行识别。多种预处理与识别技

2、术提高了系统的识别能力，对车辆牌照自动识别在实际中应用有一定的参考和借鉴价值。关键字：车牌识别、预处理、字符分割、字符识别-27-目录摘要…………………………………………………………1一、绪论1、车牌识别研究背景意义………………………………………32、车牌识别研究内容……………………………………………3二、原理概述………………………………………………4三、车牌识别系统程序设计………………………………41、图像预处理……………………………………………………41.1灰度处理……………………………………………………………51.2均值滤波……………………………………………………

3、………61.3去干扰处理…………………………………………………………71.4最小值滤波…………………………………………………………71.5腐蚀膨胀………………………………………………………….81.6小结…………………………………………………………………102、字符切割……………………………………………………102.1确定字符范围……………………………………………………102.2切割字符…………………………………………………………122.3、小结………………………………………………………………153、字符识别……………………………………………………………153.1、字符

4、识别方法……………………………………………………153.2、字符比较………………………………………………………16四、结论…………………………………………………………………20附录:附一：算法流程图-27-附二：总程序-27-绪论1、车牌识别研究背景意义随着我国公路交通事业的发展，车辆的数量正在迅速增长，在给出行提供方便的同时，车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来巨大转变，先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐

5、的人工观察、监测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。车牌识别的难点：由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重，这种情况下国外发达国家不允许上路，而在我国仍可上路行驶。使得车牌的对比度降低，特征不是很明显，即使在定位准确的情况下，字符的识别也会受到很大影响。2、车牌识别研究内容车牌识别系统是一特定目标位对象的专用计算机系统，该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像、自动

6、分割字符，进而对分割字符的图像进行图像识别。系统一般由硬件和软件构成。硬件设备一般由车体感应设备、辅助光源、摄像机、图像采集卡和计算机。软件部分是系统的核心，主要实现车牌自符的识别功能。该文主要从软件部分进行设计实验。车牌识别的关键技术有：车牌定位、字符切割和字符识别等。字符切割时完成车牌区域图像的切分处理从而得到所需要的单个字符图象。目前常用的方法有：基于投影的方法和基于连通字符的提取等方法。字符识别是利用字符识别的原理识别提取出的字符图像，目前常用的方法有：基于模板匹配的方法、基于特征的方法和神经网络法等。-27-二、原理概述一个完整的车牌识别系统设计要完成从图像采

7、集到字符识别输出，基本可以分成硬件部分和软件部分，硬件部分包括系统触发、图像采集，软件部分包括图像预处理、车牌位置提取、字符分割、字符识别四大部分，根据课程要求我们主要进行软件部分设计，基本结构如图2.1所示：原始图像图像预处理字符分割字符识别输出结果图2.1车牌识别系统基本结构框图1、图像预处理：对车牌图像进行图像转换、滤波、图像增强等。2、字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像。3、字符识别：对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像