基于matlab的汽车牌照识别程序

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1、基于matlab的汽车牌照识别程序焦文明摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给山文本形式的车牌号码。关键词：车牌识别、matlab、模板识别、祌经网络1引言随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越來越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，没计一种车牌识别系统监控各个

2、车辆的情况。为此，我国交通管理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。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行A动定位识别的系统(CPR),那么这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。从20世纪80年代，国内外的研宂人员就开始了对车牌识别系统的研宂。在车牌识别的过程中，虽然运用了很多的技术方法，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身被污染而模糊等条件的影响，使得车牌识别系统一直处于实验室阶段，得不到很好的应用；而

3、且，很多的方法都需要大量的数值计算，不能很好地满足实时性要求。为了解决图像恶化的问题，H前采取的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器來提高图像的质量。虽然提高了识别率，但是，这同时也造成了系统的投资成本过大，应用领域变窄，不能普遍推广应用。车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研宂课题之一，该技术应用范围非常广泛。国外汽车牌照识别系统研究工作己有一定进展，但并不尽合我国国惜。我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一，并且巾于环境、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等。由于我国汽车

4、车牌识别的特殊性，采用任何一种单一识别技术均难以奏效。目前正在研制的无源型汽车牌照智能识别系统综合利用了车辆检测技术、计算机视觉(ComputerVision)技术、图象处理技术、人工钓能技术和人工祌经网络技术等，是一个比较有发展前途的车牌识别系统。2车辆牌照识别系统工作原理车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。车辆阁像梁集

5、►图像预处理►午牌定位图1:车牌识别流程图3车辆牌照识别系统组成(1)图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。(2)车牌定位：首先对车牌的二伉阁片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位賈，完成从图片中提取车牌的任务。(3)字符分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌

6、进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中笫二个字符和第三个字符的间隔，与笫二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。(4)字符识别：对分割出来的字符进行预处理(二伉化、归一化)，然后分析提取，对分割出的字符阁像进行识别给出文本形式的车牌号码。4汽车牌照识别系统的matlab实现4.1图像预处理与车牌定位输入的彩色图像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度，因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。对图像进行灰度化处理、边缘提取、再利用形态学方法对车牌进行定位。具体步骤如下

7、：首先对图像进行灰度转换，二值化处理然后采用4X1的结构元素对图像进行腐蚀，去除图像的噪声。采用25X25的结构元素，对图像进行闭合应算使车牌所在的区域形成连通。在进行形态学滤波去除其它区域。closeallclc%%%读取图像％%%[filename,filepath]=uigetfile(.jpg','输入一个需耍识别的车牌图像');%直接自动读入%file=strcat(filepath，filename);%strcat涵数：连接字符屮；把filepath的字符$与filename的连接，即路径/文件名I=imread(file);figure();sub

8、plot(