基于MATLAB的车牌号码识别毕业论文

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1、基于MATLAB的车牌号码识别摘要:闯红灯,交通事故等是日常交通交通管理当中比较常见的违章现象,而每一辆骑车都有其唯一的标识,那就是车牌号码。车牌号码识别技术能有效的迅速识别出当事车辆,为交通管理提供了很大的便利。车牌号码识别系统软件部分由图像采集、图像预处理、字符分割、车牌定位、字符识别这几个主要部分组成,本文的研究是基于MATLAB上实现图片处理完成车牌号码识别的,利用图像为度化和使用Roberts算子进行边缘检测完成图象预处理,利用数学形态发完成对车牌的定位与分割,利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割,利用二值化后的车牌部分进行垂直

2、投影,然后在对垂直投影进行扫描,以此完成对字符的分割。关键字:图象预处理、字符分割、车牌定位、字符识别、MATLABLicenseplaterecognitionbasedonMATLABAbstract:Runningtheredlight,trafficaccidentisthedailytrafficmanagementamongthemorecommonviolationphenomenon,eachbikehasitsuniqueidentity,andthatisthelicenseplatenumber.Vehiclelicensep

3、laterecognitiontechnologycanrapidlyidentifyeffectiveoutofthevehicle,andprovidesgreatconveniencefortrafficmanagement.Vehiclelicenseplaterecognitionsystemconsistsofimageacquisition,imagepreprocessing,licenseplatelocation,charactersegmentation,characterrecognitioninthefollowingpa

4、rts,theresearchofthispaperisimplementedontheMATLABimageprocessingtocompletethevehiclelicenseplaterecognitionbasedonimage,useforthedegreeandtheRobertsedgedetectionoperatortocompletetheimagepretreatment,usingmathematicalsendthecompletedformtothelicenseplatelocationandsegmentatio

5、n,colorsegmentationmethodusingcolorinformationofthelicenseplatetocompletepartsegmentation,usingtwovaluesoflicenseplateofverticalprojection,andthenontheverticalprojectionofthescanning,therebycompletingthecharactersegmentation.Keywords:imagepreprocessing,licenseplatelocation,cha

6、ractersegmentation,characterrecognition,matlab目录第一章绪论21.1本文研究背景21.2MATLAB简介21.3车牌识别系统现状21.3.1车牌号码识别原理21.3.2国内外车辆牌照识别技术现状21.3.3车牌识别技术的应用情况与发展趋势21.4主要的研究内容21.5系统的框架与特点11.5.1车辆检测跟踪模块21.5.2车牌定位模块21.5.3车牌矫正及精定位模块21.5.4车牌切分模块21.5.5车牌识别模块21.5.6车牌识别结果决策模块2第二章系统总体设计22.1车牌识别系统的总体设计22.2系

7、统的硬件设计22.3系统的软件设计22.4本章小结2第三章车牌定位23.1车辆图像预处理23.1.1图像灰度化33.1.2灰度拉伸33.1.3图像平滑33.1.4边缘提取33.2车牌初步定位33.2.1结构元素的选取33.2.2提取候选区域33.3车牌精确定位33.3.1车牌水平方向的定位算法33.3.2车牌垂直方向的定位算法33.4本章小结3第四章车牌字符切分34.1车牌字符切分综述34.2车牌二值化34.2.1图像二值化的基本原理34.2.2Otsu算法34.2.3改进的Otsu算法34.3倾斜校正44.4字符切分44.5本章小结4第五章车牌字

8、符识别45.1车牌字符识别综述45.2模板匹配字符识别45.2.1模板匹配字符识别简介45.2.2创建匹配模板45.2.3

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