基于Matlab的车辆牌照识别系统.pdf

本文详细介绍了基于Matlab语言开发的车辆牌照识别系统的实现过程，内容涵盖了牌照识别系统的工作原理、软件模块的功能实现、图像采集处理和牌照定位技术等方面。车辆牌照识别系统（LPR）是智能交通系统（ITS）中至关重要的部分，其核心功能包括图像输入、车牌定位、字符分割和字符识别。 在车牌自动识别原理方面，系统主要利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码及颜色的自动识别。车牌识别系统涉及的硬件基础主要包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备和车牌号码处理机等，而软件核心则包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别（OCR）算法。 本文研究的重点是软件模块功能的实现。系统开发采用Matlab语言，其工作流程包括图像采集、牌照定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤。Matlab作为一种高性能的数值计算和可视化软件，特别适用于图像处理、数据分析和算法实现等领域。 在车牌定位方面，本系统采用基于灰度跳变的定位方法。将采集到的视频彩色图像转变为灰度图像，并通过图像预处理增强图像质量。然后利用CANNY算子进行边缘检测，开闭运算子和车牌长宽比特征识别来实现车牌定位。系统进一步采用二次水平投影分析和阈值技术来检测车牌图像的上下左右边框以及旋转角度，从而实现车牌字符的准确分割。 车牌定位流程中具体程序包括以下几个步骤：首先获取图像并将其装入待处理彩色图像，然后显示原始图像。将彩色图像转换为灰度图像，并对原始黑白图像进行开操作得到图像背景。接着用原始图像与背景图像作减法进行图像增强处理。然后取得最佳阈值，将图像二值化，并利用CANNY算子识别图像中的边界。对得到的图像执行开操作进行滤波，对二值图像进行区域提取并计算区域特征参数。进行区域特征参数比较以提取车牌区域，并将其从图像中分割出来。 牌照识别系统在智能交通领域具有广泛的应用潜力，例如在交通流量检测、小区车辆管理、违章车辆监控、不停车自动收费、道口检查站车辆监控、计算出行时间、车辆安全防盗以及查堵指定车辆等方面。随着社会经济的快速发展和机动车辆数量的增加，对交通安全管理的要求越来越高，车辆牌照识别技术的发展和完善无疑将极大地提高交通管理的效率和智能化水平。