基于matlab的汽车牌照识别系统的研究设计.docx
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2022-12-17
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摘要：随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满
着实际的需要，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。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。本次实验主要有预处理、边缘提取、
车牌定位、字符分割四大模块。用 MATLAB软件编程来实现每一个部分。
关键词： MATLAB 图像处理 车牌定位 牌照分割
1 系统功能介绍与总体设计
功能介绍：
一、车牌定位
(1) 图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波、边界增强等处理以克服图像干扰；
(2) 车牌定位：计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算
此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域，最后得到的便为车牌区
域；
二、字符识别
(1) 字符分割：利用投影检测的字符定位分割方法得到单个的字符；
(2) 字符数据库：为第 6 步的字符识别建立字符模板数据库；
(3) 字符识别：通过基于模板匹配的 OCR 算法或基于人工神经网络的 OCR 算法，通
过特征对比或训练识别出相关的字符，得到最后的汽车牌照，包括英文字母和数
字。
总体设计：
车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割两部分组成，其中车牌定位又可
以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符分割牌照分割和单个字
符分割两个模块。
为了便于实验顺利进行，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌
照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然
光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象
可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。
牌照的定位和分割主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位
置，并将牌照从整个图象中分割出来。
由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学
畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细
不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因
此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。
因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据
处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB及以
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