-【优秀文档资料】matlab车牌识别课程设计报告模板(附源代码)（打印版）

《-【优秀文档资料】matlab车牌识别课程设计报告模板(附源代码)（打印版）》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、Matlab程序设计任务书分院（系）信息科学与工程专业学生姓名学号设计题目车牌识别系统设计内容及要求：车牌定位系统的口的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。1•牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。2.当车辆检测部分检测到车辆到达时，触发图像采集单元，采集当前的视频图像。3•牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照屮的字符分割岀来进行识别，然后组成牌照号码输岀。进度安排：19周:Matlab环境熟悉与基础知识

2、学习19周：课程设计选题与题目分析20周：程序设计编程实现20周：课程设计验收与答辩指导教师（签字）：年月日学院院长（签字）：年月日一.课程设计目的3二.设计原理3三.详细设计步骤3四.设计结果及分析18五.总结19六.设计体会20七.参考文献21一、课程设计目的车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识別系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。二、设计原理：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。其硬件基础一般包括

3、触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具冇通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频年辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括年辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出來进行识别,然后组成牌照号码输出。G

4、6[5

5、7]2hE66572'lj牌照訣L_三、详细设计步骤:m3图像琢车辆t检测器栅页信号数字图

6、像视频►车辆检测京EG6572字符识别（OCR）结果牌照号码：京EG6572输出牌照底色：蓝色图］牌照识别系统示意图1.提出总体设计方案:牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下儿个基本的步骤：乩牌照定位，定位图片屮的牌照位置；b.牌照字符分割，把牌照屮的字符分割出来；c・牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。仃）牌照定位：口然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在口然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关

7、键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图彖中分割出来。流程图:（2）牌照字符分割：完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境卜•的汽车图像中的字符分割有较好的效果。（3）牌照字符识别：字符识别方

8、法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库小模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种:一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络口动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等

9、；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也止是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。2.各模块的实现：2.1输入待处理的原始图像：clear;closeal1;%Stepl获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像Scolor=imreadC3.jpg');%imrcad函数读取图像文件质始彩色图像图2.1原始图像2.2图像的灰度化：彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大

10、，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理屮经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。选择的标准是经过灰度变换后，像素的动态范围