基于某matlab地车牌识别算法

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1、实用标准基于Matlab的车牌识别算法摘要车牌系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之一。车牌识别系统是以特定目标为对象的专用计算机系统,该系统主要包括三个内容:车牌定位、字符分割和字符识别。其中车牌定位的目的就是从所拍摄的汽车图像中确定车牌的位置,从而便于后续的字符分割和字符识别工作。目前常用的方法有:基于模板匹配的方法、基于特征的方法和神经网络法等。本设计采用基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法对车牌进行定位识别,此算法只对蓝底白字车牌进行分割识别,对黑底白字车牌原则上整个算法可直接适用,。此算法分割出的图像像素值和模板图像

2、达到了一致,由此便避免了切割出的图像像素值不一致所带来的问题。但对白底黑字车牌、黄底黑字车牌,需要对车牌定位算法进行调整,并将图像反转(0变1、1变0)。关键词:车牌识别系统; 字符分割; 车牌定位文档实用标准LICENSEPLATERECOGNITIONALGORITHMBASEDONMATLABABSTRACTLicenseplatesystemisacomputervisionandpatternrecognitiontechnologyinoneoftheimportantapplicationresearchtopicinthefieldo

3、fintelligenttransportation.Licenseplaterecognitionsystembasedonspecificgoalsofaspecialcomputersystem,thesystemmainlyincludesthreecontents:licenseplatelocating,charactersegmentationandcharacterrecognition.Oneofthepurposeoflicenseplatelocationistakenfromtheautolocatethelicensepla

4、teintheimage,soastofacilitatethesubsequentworkcharactersegmentationandcharacterrecognition.Nowcommonlyusedmethodsare:basedontemplatematchingmethod,basedonthecharacteristicsofthemethodandneuralnetwork,etc.ThisdesignUSESbasedontemplatematchingalgorithmandbasedonartificialneuralne

5、tworkalgorithmtolocatelicenseplaterecognition,thealgorithmisonlyforbluewhitelicenseplatesegmentationrecognition,thealgorithmcanbedirectlyapplicableinprincipletotheblackwhiteplate,.Thisalgorithmtosegmenttheimagepixelvaluesandtemplateimage,thustoavoidthecutoutintheprocessofimagep

6、ixelvaluesarenotconsistent.Butblackonwhitebackgroundandblacktextplate,yellowbottomplate,adjustmentsneedtolicenseplatelocalizationalgorithm,andtheimageinversionof(0,1,1,0).文档实用标准Keywords:licenseplaterecognitionsystem;Charactersegmentation;Licenseplatelocation目录1前言41.1车牌号识别研究背景41

7、.2车牌号识别技术研究现状和趋势51.2.1国内外车牌识别技术情况及我国车牌特点51.2.2车牌识别技术的应用前景71.3车牌识别研究内容72车牌识别系统设计原理概述93车牌识别系统程序设计113.1图像读取及车牌区域提取113.1.1图像灰度图转化113.1.2图像的边缘检测133.1.3灰度图腐蚀143.1.4图像平滑处理153.1.5移除小对象163.1.6车牌区域的边界值计算173.2字符切割183.2.1字符切割前的图像去噪处理183.2.2字符切割前的图像膨胀和腐蚀处理193.2.3字符切割193.3字符识别223.3.1字符识别方法选择

8、223.3.2字符归一化223.3.3字符匹配识别234仿真结果及分析264.1车牌定位及图像读取及其图像处

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