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基于某Matlab地车牌识别算法.docx
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基于 Matlab 的车牌识别算法
摘要
车牌系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之
一。车牌识别系统是以特定目标为对象的专用计算机系统,该系统主要包括三个
内容:车牌定位、字符分割和字符识别。 其中车牌定位的目的就是从所拍摄的汽
车图像中确定车牌的位置,从而便于后续的字符分割和字符识别工作。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。
本设计采用基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法对车牌进行定位识
别,此算法只对蓝底白字车牌进行分割识别,对黑底白字车牌原则上整个算法可
直接适用,。此算法分割出的图像像素值和模板图像达到了一致,由此便避免了
切割出的图像像素值不一致所带来的问题。但对白底黑字车牌、黄底黑字车牌,
需要对车牌定位算法进行调整,并将图像反转(0 变 1、1 变 0)。
关键词
:车牌识别系统; 字符分割; 车牌定位
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LICENSE PLATE RECOGNITION ALGORITHM BASED
ON MATLAB
ABSTRACT
License plate system is a puter vision and pattern recognition technology in one
of the important application research topic in the field of intelligent transportation.
License plate recognition system based on specific goals of a special puter system, the
system mainly includes three contents: license plate locating, character segmentation
and character recognition. One of the purpose of license plate location is taken from
the auto locate the license plate in the image, so as to facilitate the subsequent work
character segmentation and character recognition. Now monly used methods are:
based on template matching method, based on the characteristics of the method and
neural network, etc.
This design USES based on template matching algorithm and based on artificial
neural network algorithm to locate license plate recognition, the algorithm is only for
blue white license plate segmentation recognition, the algorithm can be directly
applicable in principle to the black white plate,. This algorithm to segment the image
pixel values and template image, thus to avoid the cut out in the process of image
pixel values are not consistent. But black on white background and black text plate,
yellow bottom plate, adjustments need to license plate localization algorithm, and the
image inversion of (0, 1, 1, 0).
Keywords
license plate recognition system; Character segmentation; License
:
plate location
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目录
前言
1.1
1
4
车牌号识别研究背景
4
车牌号识别技术研究现状和趋势
1.2.1 国内外车牌识别技术情况及我国车牌特点 5
1.2.2 车牌识别技术的应用前景 6
1.2
5
1.3 车牌识别研究内容 7
2 车牌识别系统设计原理概述 8
3 车牌识别系统程序设计 10
3.1 图像读取及车牌区域提取 10
3.1.1 图像灰度图转化 11
3.1.2 图像的边缘检测 12
3.1.3 灰度图腐蚀 14
3.1.4 图像平滑处理 15
3.1.5 移除小对象 15
3.1.6 车牌区域的边界值计算 16
3.2 字符切割 17
3.2.1 字符切割前的图像去噪处理 17
3.2.2 字符切割前的图像膨胀和腐蚀处理 18
3.2.3 字符切割 19
3.3 字符识别 22
3.3.1 字符识别方法选择 22
3.3.2 字符归一化 22
3.3.3 字符匹配识别 23
4 仿真结果及分析 25
4.1 车牌定位及图像读取及其图像处理 25
4.2 车牌字符分割及其图像处理 26
5 结论 27
参考文献 28
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1 前言
1.1 车牌号识别研究背景
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。微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效
率。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。
关于车牌识别技术及定位系统研究,在我国已经有了十几年的发展历程,目
前系统的应用还处于起步阶段,大规模投入使用的成熟系统还没有出现,汽车牌
照识别系统作为改进交通管理的有效工具,技术水平仍需完善。国内外学者对此
已经有了较多工作,但实际效果并不理想,尤其是对车牌自适应性强、速度快、
准确率高的高速车牌定位方法还有待进一步研究。另外,对辅助光源要求高,也
很难有效解决复杂背景下多车牌移动识别的技术难题,如:车牌图像的倾斜、车
牌表面污秽或磨损、光线干扰等都会影响定位的准确性。传统车牌识别一般仅支
持单一车辆,背景比较简单。而当今许多实际应用场合,如在繁忙交通路口临时
对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查,则监视区域比较复杂,现有识别方法无法
直接应用;而且多数情况下,同时出现多辆汽车,背景有广告牌、树木、建筑物、
斑马线以及各种背景文字等,现有的识别方法也不能很好的适应多变的环境,所
以对车牌识别技术的研究依然是目前高科技领域的热门课题之一。车牌识别系统
的成功设计、开发和应用具有相当大的社会效益、经济效益和学术意义。
车牌识别的难点:
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1)由于车牌图像多在室外采集,会受到光照条件、天气条件的影响,会出
现图像模糊,对比度低,目标区域过小,色彩失真等影响,并且会伴随复杂的背
景图像,这些都会影响车牌定位及识别。
2)每次采集时目标所处位置不会一样,采集视角会有很大变化,并且由于
车牌挂的不正,都将导致车牌出现扭曲。
3)牌照多样性。其他国家的汽车牌照格式,如尺寸大小,牌照上字符的排
列等,通常只有一种。而我国则根据不同车型、用途,规定了多种牌照格式,例
如分为军车、警车、普通车等。我国标准车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数
字组成的,汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同,增加了识别的难度。
4)我国汽车牌照的底色和字符颜色多样,蓝底白字、黄底黑字、黑底白字、
红底黑字、绿底白字等多种。
5)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。
目前在国内存在多种牌照格式,且存在以上种种困难和特殊性,加大了我国
车牌自动识别的难度,使得中国车辆牌照识别远远难于国外的车辆牌照识别。因
而如何提高识别率和识别处理的实时性及实用性成了一个紧要的任务。
1.2 车牌号识别技术研究现状和趋势
1.2.1 国内外车牌识别技术情况及我国车牌特点
目前,一些发达国家车牌识剐系统在实际交通系统中已经成功应用,而我国
的开发应用进展缓慢,基本停留在实验室阶段。这是因为我国的实际情况与国外
有所区别。国外车牌比较规 X 统一,而我国车牌规 X 不够,较为多样化。不同汽
车类型有不同的规格、大小和颜色,所以车牌的颜色多,且字符位数不统一,对
处理造成了一定的困难。虽然很多研究人员已对车牌识别进行了较为深入的研
究,但目前在车牌定位和字符分割这两个关键环节还存在着有待解决的难题。一
是当车牌图像的对比度较小、光照不均匀、车牌磨损褪色以及有类似车牌纹理特
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