matlab车牌识别课程设计报告模板(附源代码)资源-CSDN文库

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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

照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

进度安排：

19 周：Matlab 环境熟悉与基础知识学习

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）：学院院长（签字）：

1

（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下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中模板的大小，

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，由网络自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；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，也正是牌照识别系

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 ;

close all;

%Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像

Scolor = imread('3.jpg');%imread 函数读取图像文件

5

按左右宽度

切割出字符

计算水平投影进

行车牌水平校正

去掉车牌

的框架

分析垂直投影找到每

个字符中心位置

切割出的字

符送入库中

字符依次分析显示误差

最小的图片名字

与数据库的

图片相减

分析之差最小

的图片是哪张

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内容反馈

lz2xj

2012-06-27

程序能用，不错
jinfengduoshou

2012-10-31

文档主要对车牌识别整个流程及方法进行了描述，有一定参考价值！但lz并没有给出完整的源代码，只给出了部分环节的核心代码

zztchn

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