基于matlab车牌自动识别系统设计(附件)【字数：9175】
摘 要近几年，随着科学技术的不停发展，人们的整体生活水平在不断地改善，如今越来越多的家庭有小汽车，并且数量还在不断增长，这样的变化对于智能交通管理系统在智能化、数字化方面提出了更高的要求。其中，车牌识别系统有助于解决交通过程中遇到的很多麻烦，因此可以看出它在交通管理系统中的重要性。在实际生活中，车牌识别技术被广泛应用在停车场、高速公路、小区和十字路口等多个领域，对于交通安全、城市治安，交通阻塞等交通安全问题起到了很好的防护作用，对于实现交通自动化管理有着现实的意义。本次毕业设计论文主要对车牌识别系统的发展现状和数字图像处理技术展开了深入的研究。图像的预处理部分采用的方法是先进行图像的灰度处理然后再用Roberts算子进行边缘检测，另外最重要的三个设计模块是车牌定位、车牌字符切分及车牌字符识别，这三个模块也是软件设计最关键的部分。本文只实现了系统的软件部分，使用MATLAB软件进行仿真，并未涉及系统硬件部分。
目 录
第一章 绪论 1
1.1车牌识别系统设计的背景 1
1.2车牌识别系统国内外现状 1
1.3车牌识别系统的应用情况 2
第二章 车牌识别系统总体方案 4
第三章 车牌识别系统的实现 5
3.1图像预处理 5
3.2车牌的定位和分割 7
3.2.1车牌的定位 8
3.2.2车牌的分割和处理 9
3.3车牌字符分割与归一化 11
3.4车牌字符的识别 12
3.5本章小结 13
结束语 14
致谢 15
参考文献 16
附录 17
第一章 绪论
1.1车牌识别系统设计的背景
智能交通系统这一概念在1990年第一次由美国学者提出，随后世界上很多发达国家在这方面做了很多深入的研究，智能交通技术在他们国家的交通系统上得到了广泛的应用。随着经济全球化的发展，人们的生活水平不断地提高，我国的汽车数量在不断地增长，在人们出行越来越方便的同时，交通管理面临着交通拥堵、交通事故和环境污染等问题，人工的管理已经不能满足实际的需求，所以必须建立一套智能的交通管理系统进行车辆实时 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
的监控，提高交通管理的效率。近年来数字图像处理技术和计算机技术的迅猛发展，使传统的人工管理向智能化、现代化和专业化方向发展。在智能交通系统中，车牌识别技术是智能交通系统中非常重要部分，应用的领域十分广泛[1]。
车牌自动识别技术是根据每一辆车拥有不同的牌照号码，采用高清摄像头监拍车辆牌照部分的图像，计算机自动的进行车牌号码的识别，从而有效的实现车辆管理。车牌识别系统是一个由多种含金量很高的技术组合而成的，其中包括数字图像处理，计算机信息管理，视觉与模式识别技术和人工智能等。在经历了上百年的发展之后，车牌识别技术已经越来越成熟。目前，车牌识别技术已在交通，道路管理，安全，社区等多个领域得到推广[2]。尽管车牌识别技术有了几十年的发展经验，但是迄今为止，在使用过程中依然存在着很多新的问题，最常见的问题是由各种情况引起的识别问题，所以车牌识别技术仍然是当前高科技领域的热门课题。成功的设计与开发车牌识别技术能够带来很高的社会效益、学术效益和经济效益。
车牌识别是一个很复杂的过程，主要难点在于：（1）污损牌照的识别效果不好；（2）对于环境的适应性急需加强；（3）高分辨率与识别速度矛盾；（4）车牌定位与字符分割。
在我国，牌照的格式各不相同（包括军车、警车、普通车等），加大了车牌识别的难度，因此与外国的车牌识别相比中国的车牌识别难度大，所以，为了车牌识别技术在国内能够更好地得到应用，迫切需要改进和提高技术[3]。
1.2车牌识别系统国内外现状
基于车牌识别技术这么多年的发展，国内外已有不少学者对车牌识别技术做了大量的研究，并发表了大量的研究报道。相较于国内，国外的技术起步比较早，早在1980年，车牌识别技术还没有完整的体系，然而就出现了一些图像处理的方法被用在了自动识别技术上了，例如在英国就出现了实时车牌检测系统的开发，那时候就是用一些简单的图像处理方法来处理问题，最终的结果并不能自己显示还是需要人工操作[4]。到了1990年，国外的车牌识别技术研究正式开始起步，发展到今日，国外的车牌识别技术已经取得了令人瞩目的成就。如Eun Ryung在对车牌定位识别模块提出采用基于颜色分量进行识别，主要提出了三种方法：（1）基于灰度值变换的识别算法；（2）基于IILS的彩色模式识别系统；（3）基于Hough变换的边缘检测；这三种算法的识别率分别为85%、91.25%、81.25%。国外的技术研究起步较早，所以比国内的技术成熟。国外的车牌格式单一，标准化程度高，定位和识别方便，所以已经在实际中得到了广泛的应用。但是，国外的车牌与国内的车牌格式相差较大，国外的车牌并没有汉字，所以就加大了识别的难度。很多外国较为成熟的车牌识别系统，例如LPR，无法应用在中国的车牌上就在于它无法识别汉字，因为字符的识别难度远远大于数字和字母的难度，因此不能用于中文车牌。所以国外的研究系统被用在国内车牌识别，识别率相对比较低。因而探寻解决字符的识别技术是至关重要的，但是国外车牌识别技术中基于算法的研究还是很值得我们学习的[5]。
车牌识别技术进入我国以来，已经有很多的学者鉴于我国特殊的车牌现状做了很多的研究，当然基于识别率的问题，还是有很多的方面需要更深入的研究。目前就国内的产品而言，较好的就是汉王公司的“汉王眼”，它的硬件运行平台是利用高速芯片，将镜头、摄像头、照明系统和DSP的电路组合在一起，不需要计算机就可以自动的实现车牌图像的识别，它的性别率很高，较强的环境适应能力而且后期的安装维护简单。此外，深圳市吉通电子有限公司，亚洲视觉科技有限公司等都有自己研发的产品。此外，来自清华大学、南京大学、浙江大学和华中科技大学等大学的许多学者对于车牌识别系统都进行了大量的研究。其中，华中科技大学的陈振学等学者研究的一种新的字符分割和识别算法正确的切分字符率达到了96.8%。他们采用的是一维循环归零法扫描垂直投影图像，然后进行杂点和间隔符的清除。我国的情况比较特殊，车牌的标准没有完全的统一，不同的车的车牌类型有不同的规格、大小和颜色。就车牌的颜色而言：大型民用汽车使用黄黑色车牌，小型民用汽车使用蓝白色车牌，武警警察用白红色车牌，国外驻华商社、机构的车用黑白色车牌，还有军用车用白底黑字车牌等等。还有就是从车牌上的字符数量来看，普通的家用汽车为7位，武警车为9位，而军车的前两位又与别的车不一样。可以看出国内车牌识别技术存在很多问题需要克服。
目 录
第一章 绪论 1
1.1车牌识别系统设计的背景 1
1.2车牌识别系统国内外现状 1
1.3车牌识别系统的应用情况 2
第二章 车牌识别系统总体方案 4
第三章 车牌识别系统的实现 5
3.1图像预处理 5
3.2车牌的定位和分割 7
3.2.1车牌的定位 8
3.2.2车牌的分割和处理 9
3.3车牌字符分割与归一化 11
3.4车牌字符的识别 12
3.5本章小结 13
结束语 14
致谢 15
参考文献 16
附录 17
第一章 绪论
1.1车牌识别系统设计的背景
智能交通系统这一概念在1990年第一次由美国学者提出，随后世界上很多发达国家在这方面做了很多深入的研究，智能交通技术在他们国家的交通系统上得到了广泛的应用。随着经济全球化的发展，人们的生活水平不断地提高，我国的汽车数量在不断地增长，在人们出行越来越方便的同时，交通管理面临着交通拥堵、交通事故和环境污染等问题，人工的管理已经不能满足实际的需求，所以必须建立一套智能的交通管理系统进行车辆实时 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
的监控，提高交通管理的效率。近年来数字图像处理技术和计算机技术的迅猛发展，使传统的人工管理向智能化、现代化和专业化方向发展。在智能交通系统中，车牌识别技术是智能交通系统中非常重要部分，应用的领域十分广泛[1]。
车牌自动识别技术是根据每一辆车拥有不同的牌照号码，采用高清摄像头监拍车辆牌照部分的图像，计算机自动的进行车牌号码的识别，从而有效的实现车辆管理。车牌识别系统是一个由多种含金量很高的技术组合而成的，其中包括数字图像处理，计算机信息管理，视觉与模式识别技术和人工智能等。在经历了上百年的发展之后，车牌识别技术已经越来越成熟。目前，车牌识别技术已在交通，道路管理，安全，社区等多个领域得到推广[2]。尽管车牌识别技术有了几十年的发展经验，但是迄今为止，在使用过程中依然存在着很多新的问题，最常见的问题是由各种情况引起的识别问题，所以车牌识别技术仍然是当前高科技领域的热门课题。成功的设计与开发车牌识别技术能够带来很高的社会效益、学术效益和经济效益。
车牌识别是一个很复杂的过程，主要难点在于：（1）污损牌照的识别效果不好；（2）对于环境的适应性急需加强；（3）高分辨率与识别速度矛盾；（4）车牌定位与字符分割。
在我国，牌照的格式各不相同（包括军车、警车、普通车等），加大了车牌识别的难度，因此与外国的车牌识别相比中国的车牌识别难度大，所以，为了车牌识别技术在国内能够更好地得到应用，迫切需要改进和提高技术[3]。
1.2车牌识别系统国内外现状
基于车牌识别技术这么多年的发展，国内外已有不少学者对车牌识别技术做了大量的研究，并发表了大量的研究报道。相较于国内，国外的技术起步比较早，早在1980年，车牌识别技术还没有完整的体系，然而就出现了一些图像处理的方法被用在了自动识别技术上了，例如在英国就出现了实时车牌检测系统的开发，那时候就是用一些简单的图像处理方法来处理问题，最终的结果并不能自己显示还是需要人工操作[4]。到了1990年，国外的车牌识别技术研究正式开始起步，发展到今日，国外的车牌识别技术已经取得了令人瞩目的成就。如Eun Ryung在对车牌定位识别模块提出采用基于颜色分量进行识别，主要提出了三种方法：（1）基于灰度值变换的识别算法；（2）基于IILS的彩色模式识别系统；（3）基于Hough变换的边缘检测；这三种算法的识别率分别为85%、91.25%、81.25%。国外的技术研究起步较早，所以比国内的技术成熟。国外的车牌格式单一，标准化程度高，定位和识别方便，所以已经在实际中得到了广泛的应用。但是，国外的车牌与国内的车牌格式相差较大，国外的车牌并没有汉字，所以就加大了识别的难度。很多外国较为成熟的车牌识别系统，例如LPR，无法应用在中国的车牌上就在于它无法识别汉字，因为字符的识别难度远远大于数字和字母的难度，因此不能用于中文车牌。所以国外的研究系统被用在国内车牌识别，识别率相对比较低。因而探寻解决字符的识别技术是至关重要的，但是国外车牌识别技术中基于算法的研究还是很值得我们学习的[5]。
车牌识别技术进入我国以来，已经有很多的学者鉴于我国特殊的车牌现状做了很多的研究，当然基于识别率的问题，还是有很多的方面需要更深入的研究。目前就国内的产品而言，较好的就是汉王公司的“汉王眼”，它的硬件运行平台是利用高速芯片，将镜头、摄像头、照明系统和DSP的电路组合在一起，不需要计算机就可以自动的实现车牌图像的识别，它的性别率很高，较强的环境适应能力而且后期的安装维护简单。此外，深圳市吉通电子有限公司，亚洲视觉科技有限公司等都有自己研发的产品。此外，来自清华大学、南京大学、浙江大学和华中科技大学等大学的许多学者对于车牌识别系统都进行了大量的研究。其中，华中科技大学的陈振学等学者研究的一种新的字符分割和识别算法正确的切分字符率达到了96.8%。他们采用的是一维循环归零法扫描垂直投影图像，然后进行杂点和间隔符的清除。我国的情况比较特殊，车牌的标准没有完全的统一，不同的车的车牌类型有不同的规格、大小和颜色。就车牌的颜色而言：大型民用汽车使用黄黑色车牌，小型民用汽车使用蓝白色车牌，武警警察用白红色车牌，国外驻华商社、机构的车用黑白色车牌，还有军用车用白底黑字车牌等等。还有就是从车牌上的字符数量来看，普通的家用汽车为7位，武警车为9位，而军车的前两位又与别的车不一样。可以看出国内车牌识别技术存在很多问题需要克服。
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