简化版车牌识别系统

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1、-20-JIANGSUUNIVERSITY数字图像处理论文车牌识别系统学院名称：宿迁学院专业班级：软件2班学生姓名：陆少波学生学号：20100311224任课教师姓名：沈洋2013年12月-20--20-前言通过一个学期的图像分析学习，我对图像学有了一个大概的了解。这次的车牌识别更是让我更加了解图像学。其中车牌识别技术(LicensePlateRecognition，LPR)是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，

2、它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以及系统整体设计作了全面的论述，并对部分关键算法进行了设计和改进。本文主要对汽车牌照识别系统进行处理研究，借助于VisualC++6.0编程环境运行在相应的硬件平台上，利用数字图像模式识别技术实现对汽车牌照的自动识别。按照模式识别系统组成，完成汽车牌照自动识别技术包括车牌图像采集与预处理、车牌定位、车牌字符分割和字符识别等功能，完成相

3、应的算法研究。首先通过对图像预处理的各种方法及特点进行了研究，找出了适合本系统的车牌图像的预处理方法。其次对车牌定位的主要方法进行详细的介绍和比较，采用基于车牌彩色纹理信息的有色点对搜索的定位算法，确定了车牌的定位过程，即颜色识别、形状识别和纹理识别，这一过程既充分利用了车牌所具有的特征，又符合人识别汽车牌照的过程，具有较强的抗干扰性。为了保证后续的车牌字符分割和识别效果，对定位后的车牌图像需要进行倾斜校正，然后采用投影法实现字符分割，实现字符分割后对字符归一化处理，为字符识别提供大小一致的字符。最后本文采用模板匹配识别算法进行字符识别。

4、该系统的研究适合我国目前交通汽车业的现状，具有很好的市场开发价值。同时该系统涉及到数字图像处理、模式识别和模糊识别等多个技术领域。因此同样具有很高的理论研究价值。-20--20-目录第一章绪论41.1研究课题的含义41.2课题研究的现状41.3车牌识别系统的研究技术方案51.4本课题的主要方向及任务6第二章汽车牌照区域粗定位62.1有色点对搜索72.2字符区的填充92.3汽车牌照区域的复现92.4汽车牌照区粗定位10第三章汽车牌照区域精定位113.1汽车牌照区形状识别123.2汽车牌照区纹理识别123.3汽车牌照倾斜校正12第四章汽车牌照

5、字符分割144.1汽车牌照二值化144.2去除边框144.3字符分割14第五章汽车牌照字符识别155.1字符图像规范化155.2字符图像细化165.3字符识别16第六章车牌识别系统的实验结果与分析186.1实验环境186.2实验结果及分析18第七章总结与展望19参考文献20-20--20-第一章绪论1.1研究课题的含义汽车号牌是国家车辆管理法规定的具有统一式样的带有注册登记编码的号码牌，是识别车辆身份的标识。为此，我国交管部门对汽车车牌的管理非常重视，并制定了一套严格的管理法规。对车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基

6、础上，研制出一种能在公共场合迅速准确的对车牌进行自动识别的系统，那将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。本次毕业设计就是基于此种目的，进行汽车牌照自动识别技术的设计与实现。该技术可广泛应用于交通监控、公路收费、停车收费、汽车防盗、违章管理中。车牌识别系统是智能交通系统中不可或缺的核心组成部分。是图像处理和模式识别技术研究的热点，应用也越来越普遍。智能交通系统为解决当前紧迫的交通问题提供了关键的技术，其中汽车牌照识别是智能交通系统中最关键技术之一，已广泛应用于各级公路和城市交通管理，具有巨大的经济价值和现实意

7、义。一般的说，人工智能的发展分近期很远期两个目标。近期目标是人工智能逐步接近并达到人脑的智力水平。远期目标是人工智能的智力水平得到进一步提高，再反过来辅助人脑，或者作为一种工具来延伸并增强人脑的智力水平。如为人脑提供智力眼、智力耳等具有分析能力的智力器官。目前，人工智能的技术水平仍处于实现近期目标的较低阶段。其中，关于声音、文字、图像等信息的识别能力就远远没有达到人脑的识别水平。而这一识别能力的提高主要依靠人工智能的模式识别技术水平的提高。本次毕业设计关于汽车牌照识别技术的研究则是人工智能与模式识别技术领域的一个典型应用研究。这必将有助于

8、推动人工智能及模式识别技术的发展。1.2课题研究的现状针对汽车牌照自动识别系统的研究，国外起步较早，20世纪80年代就有大量相关研究，取得的成果也比较多。在20世纪80年代，英国就完成了“实时