基于matlab的车牌识别系统设计论文

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1、目录1绪论11.1车牌号识别研究背景11.2车牌号识别技术研究现状和趋势21.3车牌识别研究内容42车牌识别系统设计原理概述63车牌识别系统程序设计83.1开发环境选择83.2图像读取及车牌区域提取83.3字符切割153.4字符识别194仿真结果及分析224.1车牌定位及图像读取及其图像处理224.2车牌字符分割及其图像处理224.3车牌字符识别及其图像处理235结论24参考文献25致谢26附录:程序清单27331绪论1.1车牌号识别研究背景随着我国公路交通事业的发展,车辆的数量正在迅速增长,在给出行提供方便的同时,车辆管理上存在的问题日益突出,人工管理的方式已经不能满足实际的需要

2、。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。作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟,为传统的交通管理带来巨大转变,先进的计算机处理技术,不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出来,而且能够大大提高其精确度,汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义,成为信息处理技术的一项重要研究课题。关于车牌识别技术及定位系统研究,在我国已经有了十几年的发展历程,目前系统的应用还处于

3、起步阶段,大规模投入使用的成熟系统还没有出现,汽车牌照识别系统作为改进交通管理的有效工具,技术水平仍需完善。国内外学者对此已经有了较多工作,但实际效果并不理想,尤其是对车牌自适应性强、速度快、准确率高的高速车牌定位方法还有待进一步研究。另外,对辅助光源要求高,也很难有效解决复杂背景下多车牌移动识别的技术难题,如:车牌图像的倾斜、车牌表面污秽或磨损、光线干扰等都会影响定位的准确性。传统车牌识别一般仅支持单一车辆,背景比较简单。而当今许多实际应用场合,如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查,则监视区域比较复杂,现有识别方法无法直接应用;而且多数情况下,同时出现多辆汽车,背

4、景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等,现有的识别方法也不能很好的适应多变的环境,所以对车牌识别技术的研究依然是目前高科技领域的热门课题之一。车牌识别系统的成功设计、开发和应用具有相当大的社会效益、经济效益和学术意义。车牌识别的难点:1)由于车牌图像多在室外采集,会受到光照条件、天气条件的影响,会出现图像模糊,对比度低,目标区域过小,色彩失真等影响,并且会伴随复杂的背景图像,这些都会影响车牌定位及识别。332)每次采集时目标所处位置不会一样,采集视角会有很大变化,并且由于车牌挂的不正,都将导致车牌出现扭曲。3)牌照多样性。其他国家的汽车牌照格式,如尺寸大小,牌照上字符的

5、排列等,通常只有一种。而我国则根据不同车型、用途,规定了多种牌照格式,例如分为军车、警车、普通车等。我国标准车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成的,汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同,增加了识别的难度。4)我国汽车牌照的底色和字符颜色多样,蓝底白字、黄底黑字、黑底白字、红底黑字、绿底白字等多种。5)由于环境、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。使得车牌的对比度降低,特征不是很明显,即使在定位准确的情况下,字符的识别也会受到很大影响。目前在国内存在多种牌照格式,且存在以上种种困难和特殊性,加大了我国车牌自动识别的难度,

6、使得中国车辆牌照识别远远难于国外的车辆牌照识别。因而如何提高识别率和识别处理的实时性及实用性成了一个紧要的任务。1.2车牌号识别技术研究现状和趋势1.2.1国内外车牌识别技术情况及我国车牌特点目前,一些发达国家车牌识剐系统在实际交通系统中已经成功应用,而我国的开发应用进展缓慢,基本停留在实验室阶段。这是因为我国的实际情况与国外有所区别。国外车牌比较规范统一,而我国车牌规范不够,较为多样化。不同汽车类型有不同的规格、大小和颜色,所以车牌的颜色多,且字符位数不统一,对处理造成了一定的困难。虽然很多研究人员已对车牌识别进行了较为深入的研究,但目前在车牌定位和字符分割这两个关键环节还存在着

7、有待解决的难题。一是当车牌图像的对比度较小、光照不均匀、车牌磨损褪色以及有类似车牌纹理特征的干扰时,有效定位率下降;其次在车牌字符分割时,光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像的字符分割效果也不理想。而对于车牌字符的识别来说,其识别的准确率很大程度上依赖于车牌定位和字符分割是否成功。车牌字符的识别作为最终对车牌图像的理解,可以借鉴光学字符识别的宝贵经验,相对于车牌定位和字符分割来说反而比较容易实现。33国内外有大量关于车牌识别方面的研究报

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