车牌识别LPR(License Plate Recogniti ON)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像，定位、分割牌照字符，最后自动识别牌照上的字符。为了保证汽车车牌识别系统能在各种复杂环境下发挥其应有的作用，识别系统必须满足以下要求:
(1)鲁棒性:在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。
(2)实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。
车牌识别技术的关键在于车牌定位、字符分割和字符识别三部分，其中车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个LPR系统识
别率的主要因素，是车牌识别技术中最为关键的一步。目前车牌定位的方法多种多样, 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、 基于边缘检测的方法、 基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于彩色图像定位等，这些方法各有所长。
1、车牌目标区域特点
车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。从人的视觉角度出发，我国车牌具有以下可用于定位的特征:
(1)车牌底色一般与车身颜色、字符颜色有较大差异;
(2)车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框;
(3)车牌内字符有多个，基本呈水平排列，在牌照的矩形区域内存在丰富的边缘，呈现规则的纹理特征;
(4)车牌内字符之间的间隔较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在较大的跳变，字符本身和牌照底内部都有比较均匀的灰度;
(5)不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长宽比在一定的变化范围内，存在1个最大值和1个最小值。
以上几种特征都是概念性的，各项特征单独看来都非车牌图像所独有，但将它们结合起来可以唯一地确定车牌。在这些特征中，颜色、形状、位置特征最为直观，易于提取。纹理特征比较抽象，必须经过一定的处理或者转换为其他特征才能得到相应的可供使用的特征指标。通常文字内容特征至少需要经过字符分割或识别后才可能成为可利用的特征，一般只是用来判断车牌识别正确与否。
2 、常用的车牌定位算法
根据车牌的不同特征，可以采用不同的定位方法。目前车牌定位的方法很多，最常见的定位技术主要有基于边缘检测的方法、基于彩色分割的方法、基于小波变换的方法、基于遗传算法的方法、基于数学形态学的车牌定位和基于灰度图像纹理特征分析的方法等，在此对几种常用的定位算法进行简单的介绍。
2.1 基于边缘检测的车牌定位方法
所谓“边缘”就是指其周围像素灰度有阶跃变化的那些像素的集合。“边缘”的两侧分属于两个区域，每个区域的灰度均匀一致，而这两个区域的灰度在特征上存在一定的差异。边缘检测的任务是精确定位边缘和抑制噪声。检测的方法有多种, 例如Roberts 边缘算子、Prewitt 算子、Sobel 算子以及拉普拉斯边缘检测。这些方法正是利用物体边缘处灰度变化剧烈这一特点来检测图像的边缘。各算子对不同边缘类型的敏感程度不同, 产生的效果也不同, 经过大量实验分析可知, Roberts边缘算子是一种利用局部方差算
子寻找边缘的算子, 定位比较精确; Prewitt算子和Sobel算子对噪声有一定的抑制能力, 但不能完全排
除伪边缘; 拉普拉斯算子是二阶微分算子, 对图像中的阶跃型边缘点定位准确且具有旋转不变性, 但容易丢失一部分边缘的方向信息, 同时抗噪能力较差。针对不同的环境和要求, 选择合适的算子来对图像进行边缘检测才能达到好的效果。具体定位流程如图1所示。
图1 基于边缘检测的车牌定位流程
该方法的定位准确率较高、 反应时间短、 能有效去掉噪声, 适合于包含多个车牌的图像, 在多车牌图像的情况下定位速度也很快。但是对车牌严重褪色的情况, 由于检测不到字符笔画的边缘会导致定位失败，在有外界干扰以及车牌倾斜时，定位后的区域比车牌稍大。
2.2基于彩色分割的车牌定位方法
基于彩色分割的车牌定位方法由彩色分割和目标定位等模块组成，采用多层感知器网络对彩色图像进行分割，然后通过投影法分割出潜在的车牌区域。在进行彩色分割时采用神经网络模型，一般图像采用RGB三原色，但RGB三原色中两点的欧氏距离与颜色距离不成线性比例。为了更好地进行彩色分割，将RGB 模式的彩色图像转化为HSI模式，即色调、饱和度和亮度，然后对输出图像的饱和度作调整。为了减少计算量，将彩色图像抽稀后再进行模式转化。同时，为了减少光照条件对图像分割产生的影响，采用对数方法进行彩色饱和度调整。然后对模式转化后的彩色图像进行彩色神经网络分割，最后根据车牌底色及长宽比等先验知识，采用投影法分割出合理的车牌区域。当获取的彩色图像质量较高时，尤其是车牌区域颜色与附近颜色差别较大时，准确率将有所下降。
该定位算法正确率较高，但由于采用了神经网络计算法，当区域颜色与附近颜色相似时，计算速度较慢。具体定位流程如图2所示。
图2 基于彩色分割的车牌定位流程
2.3基于小波变换的车牌定位方法
小波分析是一种应用于图像处理的重要分析工具, 具有“显微镜”的特性。小波分析的多分辨率特性使得小波分解系数在不同方向的高频子波系数具有不同特性, 因此利用方向小波能够反映出图像在不同分辨率上沿任一方向变化的情形。小波分析的多尺度分解特性更加符合人类的视觉机制。
小波变换的基本思想是将原始信号经过伸缩、平移等运算分解为一系列具有不同空间分辨率、不同频率特性和方向特性的子带信号, 这些子带信号具有良好的时频特性, 通过利用这些特性可以实现对信号的时域、频域的局部分析。
目前利用小波分析的车牌定位算法大多是利用小波变换与其他多种方法相结合来实现更准确、快速的定位。例如基于小波分析和数学形态学的车牌定位方法，该方法通过小波多尺度分解提取出纹理清晰且具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图，然后利用车牌目标区域具有水平方向低频、垂直方向高频的的特点实现子图提取，最后用数学形态学方法对小波分解后的细节图像进行一系列的形态运算，进一步消除
无用信息和噪声，以确定车牌位置。该方法在噪声较小的情况下定位效果好，分割精度高；其缺点是速度较慢，且在噪声较大时误定位机率也随之增大。具体定位流程如图3所示。
图3 基于小波变换的车牌定位流程
2.4基于遗传算法的车牌定位
基于遣传算法的车牌定位方法利用遗传算法对图像进行优化搜索，结合区域特征矢量构造适应度函数，最终寻找车牌区域的最佳定位参量。车牌定位是寻找一个符合“车牌区域特征”最佳区域的过程，本质上就是从参量空间寻找最优定位参量的问题，而寻找参量空间的最优解正是遗传算法所擅长的。但是在实时系统中，车牌定位速度受遗传算法中迭代次数的影响很大。具体定位流程如图4所示。
图4 基于遗传算法的车牌定位流程
2.5基于数学形态学的车牌定位方法
数学形态学图像处理的基本思想是利用一个结构元素来探测一个图像, 看是否能将这个结构元素很好地放在图像内部, 同时验证填放元素的方法是否有效。腐蚀、膨胀、开启和关闭是数学形态学的基本运算。具体定位流程如图5所示。
图5 基于数学形态学的车牌定位流程
基于数学形态学的车牌区域定位方法不能精确确定车牌左右边界的位置, 所以必须结合其他定位方法进行精确定位。例如基于数学形态学和边缘特征的车牌定位方法, 这种方法先对车牌图像进行预处理, 然后基于垂直方向结构元素的腐蚀运算进行滤波, 再用闭合运算来填补车牌区域内细小孔洞, 进而增强车牌区, 使车牌区成为一个连通区域, 最后利用字符边缘的特征对车牌进行准确的定位。该方法将数学形态学运算与数字图像的特征相结合, 有效改进了传统的车牌定位方法, 提高了车牌定位的速度和准确度。
2.6基于灰度图像纹理特征分析的车牌定位方法
传统的纹理特征分析定位算法大多基于灰度图像来分析的, 因此该算法需要对图像进行预处理, 将彩色图像转换为灰度图像，然后进行行扫描, 找出图像中每一行所含有的车牌线段, 记录下它们的起始坐标和长度，如果有连续若干行均存在不少于一个的车牌线段, 且行数大于某一确定的阈值, 则认为在行的方向上找到了车牌一个候选区域, 并确定了该候选区域的起始行和高度；在已找到的可能存在车牌的区域做列扫描, 以确定该车牌候选区域的起始行和高度以及起始列坐标和长度，由此确定一个车牌区域；继续在
其他可能存在车牌的区域寻找, 直至找到所有的车牌候选区域。
图6 基于灰度图像纹理特征分析的车牌定位流程
该算法对于牌照倾斜或变形以及光照不均、偏弱或偏强有很好的效果, 但对噪声敏感, 对于背景复杂的图像可以结合垂直投影的方法来得到真正的车牌区域,可以有效地解决背景复杂的车牌定位。
车牌定位技术是车牌识别系统中的一个重要环节,在定位的精度、计算速度和适用的可靠性方面还需要进一步改进和提高。目前，还没有一种算法能够实现对于任意背景、位置和光照条件下的汽车图像进行车牌定位。
本人的毕设收集资料 a.一些算法 1．基于纹理特征的车牌定位法 车辆图像随拍摄环境的变化而不同，然而车辆牌照具有不因外部条件变化而改变的特征。车牌内有多个基本成水平排列的字符，字符和牌照底在灰度值上存在跳变，因而车牌这个矩形区域(包括边缘)有丰富的边缘存在，呈现出规则的纹理特征。在传统的基于灰度分割技术上，这些特征为车牌定位研究提供了切实可行的依据。基于纹理分析的方法利用车牌区域内字符纹理丰富的特征定位车牌，它对于光照偏弱、偏强、不均匀性、牌照倾斜和变形等情况不敏感。但该方法应用于背景复杂的图像时，容易把一些纹理分布较丰富的非车牌区域定位进来，产生包含车牌在内的车牌候选区域，这是纹理分析方法的缺陷。 2．基于神经网络的定位算法 利用神经网络来定位车牌是一类较为常见的方法。本算法的基本步骤和各模块的功能如下：(1)神经网络训练模块：收集一定数量的车牌图像样本，归一化后输入至BP神经网络进行训练，达到预定的正确率后，训练结束。本模块将获得一个对车牌敏感的BP神经网络。 (2)图像预处理模块：提取车牌前，对图像进行预处理；抑制噪声，提高图片质量。 (3)车牌定位模块：利用训练好的神经网络在图像中搜索车牌区域，定位车牌。 本方法的特点是从车牌区域特征来判别牌照，因此在搜索时会重点考虑以下表面特征(如边缘、对比度、纹理等)而忽视图像区域的内容。有用信号的特征有时会误导搜索，如果因为定位模块忽视了非牌照区域包含的车牌特征信号点，将这些区域送入后续步骤将会影响车牌字符识别。 3基于特征统计的车牌定位 基于特征统计的车牌定位利用车牌区域的结构特征和字符纹理特征。车牌区域字符笔划变化含有丰富的边缘信息。对整幅汽车图像进行边缘检测，车牌区域相对于其它非车牌区域含有更多的细节信息。对边缘图像进行行或列扫描，该行或列灰度值跳变的次数明显不同非车牌区域的行或列，即基于特征统计的车牌定位方法。此方法分为两个部分：粗定位和精确定位。1．粗定位： 粗定位是从车牌边缘检测后的图像中找出含有车牌的区域，并把它提取出来，考虑到车牌区域中存在大量笔画边缘点集，当线段扫描到车牌区域时，￡会大于某个阈值，这样就能初步找到横穿车牌区域的线段，然后以此线段为起点，上下平移扫描，利用车牌区域横向积分投影的连续性特征，定出车牌的上下边。在定位出上下边的同时，利用车牌白点数目占据主导的特点，用一定宽度的矩形，从左往右扫描。粗定位具体做法是用一个比估计车牌小的矩形遍历整个边缘二值图，则落在该矩形内白色的点最多的位置就是车牌区域的大致位置。2．精确定位： 车牌颜色主要分为：蓝底白字、黄底黑字、黑底白字，白底黑字四种。相同号码不同颜色组合的车牌不是同一个车牌，所以颜色信息在车牌定位的过程中相当重要。本文在精确定位时结合车牌的长宽信息、颜色信息，根据车牌颜色(蓝、白、黄、黑4种)像素占候选车牌区域所有像素的比例来确定哪个是车牌部分，由此得到准确的车牌区域。 具体思想如下：对粗定位中提取的区域进行研究，如果此区域蓝、黑、黄色中哪种颜色较多，则认为蓝底色牌照、黑底色牌照、黄底色牌照，剩余的车牌为白底色军车和武警车牌照等。每个颜色的RGB有一定的范围比例，如蓝色的RGB各值中蓝色分量最大，并且蓝色红色分量的比值大于门限Tb；黑色的RGB各值相差不大，它们与其它颜色的RGB值相比是很小的值，且小于门限Tbl；黄色的RGB各分量依次减小，而且蓝色分量远小于其它两色。设图像中像素的红
专业综合实验报告----数字图像处理 专业：电子信息工程 班级： ： 学号： 指导教师：
2014年7月18日 车牌图像定位与识别 一、设计目的 利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。 二、设计内容和要求 车牌识别系统应包含图像获取、图像处理、图像分割、字符识别、数据库管理等几个部分，能够完成复杂背景下汽车牌照的定位分割以及牌照字符的自动识别。这里，只要求对给定的彩色车牌图像变换成灰度图像，用阈值化技术进行字符与背景的分离，再提取牌照图像。 三、设计步骤 1．打开计算机，启动MATLAB程序； 2．调入给定的车牌图像，并按要求进行图像处理； 3．记录和整理设计报告 四、设计所需设备及软件 计算机一台；移动式存储器；MATLAB软件。 五、设计过程 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。 (一）对图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等
1.载入车牌图像： 原图 2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图： 灰度图 灰度直方图 3.用roberts 算子进行边缘检测： 图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是
基于投影法的车牌定位研究 摘要：车牌识别系统是近几年发展起来的基于图像处理和字符识别技术的智能化交通管理系统。车牌定位是车牌识别中的关键步骤。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确地定位车牌位置。提出了一种基于投影法的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像实施二值化、边缘检测等预处理，然后在此基础上，利用基于双向回溯的投影法确定车牌的上下左右边界。实验结果表明，该方法定位准确。 关键词：车牌定位；行扫描；边缘检测；垂直投影 Research of License Plate Locating Method Based on Projection Abstract: license plate recognition system is developed in recent years based on image processing and character recognition technologies intelligent traffic management system. License plate location is one of the key steps in the license plate recognition. In order to obtain accurate location of vehicle plate quickly under complicated background and different illumination condition, this paper proposes a kind of locating method based on projection. First, this method carries out preprocessing such as two-valuation and edge detection. Then the projection approach based on two-way back is adopted to examine up-down and left-right boundary of the car license. The experiment results indicate that the presented method is excellent in accuracy. Key words: license plate location; line scanning; edge detective; vertical projection 0 引言 车牌识别系统作为数字摄像、计算机信息管理、图像分割和图形识别技术在智能交通领域的应用，是智能交通管理系统中重要的组成部分。车牌识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动记录、高速公路超速管理系统、小区智能化管理等方面[1]，为智能交通管理提供了高效、实用的手段。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。 基于图像处理的车牌识别系统一般包括以下五个部分： 图1 车牌识别系统 在实际应用中，车牌识别系统必须快速、准确、鲁棒地识别出车牌。因此，在车牌识别过程中，车辆的检测、图像的采集、车牌的识别等都是重要的环节，其中关键的技术有[2]：1）车辆牌照区域定位技术，即把车牌部分的图像从整个图像中切分出来的过程。 2）车辆牌照字符切分技术，即对定位后的车牌区域中的字符进行切分和归一化处理，其中车牌的二值化和倾斜校正对于字符的切分和识别都是非常重要的。 3）车辆牌照字符识别技术，即将切分后的字符识别出来。 车牌定位是车牌识别系统完成图像采集后对图像进行处理的第一步，它的好坏直接关系到整个系统识别率的高低，并且对识别速度有很大的影响。车牌不能准确定位意味着后面的识别过程都是无效的[3]。 由于车牌背景的复杂性与车牌特征的多样性，目前仍没有一个通用的智能化的车牌定位方法。目前主要的车牌定位算法有基于彩色信息的方法、基于扫描行的方法、基于数学形态
近年来，智能交通系统(ITS)越来越受到人们的重视在车牌识别中，车牌自动识别系统作为核心部分之一应用已经越来越普及。车牌识别系统主要分车牌定位、字符切分和字符识别三部分，而车牌定位又是系统中最重要的步骤，定位的成功与否以及定位的准确程度将会直接决定后期能否进行车牌识别以及识别的准确度。 文中利用MATLAB进行分析与仿真。MATLAB是一种简单，高效、功能强大的高级语言,在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。在数字图像处理领域,可应用MATLAB数字图像处理技术进行系统分析与设计。 本文要讨论的是对彩色车牌图像进行包括灰度化、二值化、图像增强、边缘检测的预处理，之后进行区域提取来实现对车牌的初定位。借助MATLAB编程语言在仿真过程中分析现有算法并加以改进。 1 车牌定位中的基本理论与算法 1.1图像灰度化 彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。经过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。 在车牌识别中要利用灰度分布的特征进行进一步的分割、识别，因此对车牌图像进行灰度化成为车牌定位的必要步骤之一。 1.2图像二值化 二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。在实际的车牌处理系统中，进行图像二值变换的关键是要确定合适的阀值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等等。车牌识别系统要求处理的速度高、成本低、信息量大，采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。如果图像中某中像素的灰度值小于该阈值，则将该像素的灰度值设置为0或255，否则灰度值设置为255或0。
安徽建筑工业学院电子与信息工程学院本科毕业设计（论文）开题报告 课题名称：基于模式识别的图像处理算法研究 ——基于模式识别的车牌定位算法研究专业：电子信息工程 班级：08电子①班 学生姓名：陈宇栋 学号：08205010127 指导教师： 填表日期：2012年3月5日 安徽建筑工业学院电子与信息工程学院 二○一一年十二月制表
说明 1.抓好毕业设计（论文）的开题报告是保证毕业设计 （论文）质量的一个重要环节。为了加强对毕业设计（论文）的过程管理，规范毕业设计（论文）的开题报告，特印发此表。 2.毕业生一般应在毕业设计前期准备过程中，通过文 献调研，主动跟指导教师讨论，完成毕业设计（论文）的开题报告。 3.此表经过指导教师和有关人员签字后，一份由指导 教师保存，一份交院教学办公室。 4.毕业生在毕业设计（论文）答辩时，必须提交这份 毕业设计（论文）开题报告。 填写选题依据和设计方案，力求简练，若表中栏目不够填写，可另加附页。
一、简表 学生简况 姓名陈宇栋性别男出生年月1988-08入学时间2008-09学号08205010127专业电子信息工程班级08电子①班 课题名称基于模式识别的图像处理算法研究 子课题基于模式识别的车牌定位算法研究 课题来源纵向课题 类型计算机软件设计 研究（设计）内容 随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛，智能交通工具在世界范围内引起重视，而车牌识别系统是智能交通工具的重要组成部分，该系统可以记录十字路口违章车辆，实现高速公路、收费路口、停车场等地的收费。车牌识别系统包括从图像的采集到预处理，再到车牌区域的定位和字符的分割，最后对分割出的字符进行识别的一系列过程。本次毕业设计主要对汽车牌照识别系统进行处理研究，借助于Visual C++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预处理、车牌特征提取和车牌识别等功能，完成相应的算法研究。 对采集的车牌图像进行预处理包括图像灰度化、二值化、灰度拉伸及边缘提取等过程，并且过滤图像噪声使图像区域特征明显，根据区域特征确定车牌区域。车牌字符分割可以采用车牌区域纵向灰度投影的方式进行字符区域识别和分割实现。最后进行车牌分割字符图像归一化，将分割好的字符图像通过系数变换得到高度、宽度均相等的图像，以方便特征提取，提高识别的准确率，实现车牌的识别。
车辆自动识别技术（一）——车牌定位算法研究及实现 (2010-07-19 22:45:15) 分类：控制仿真类 标签： 杂谈 摘要 随着我国交通事业的迅速发展，城市汽车容量的急速攀升，建立现代化的智能交通系统已经成为解决此类中诸多问题的焦点所在。汽车牌照识别系统是交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题，车辆是构成整个智能交通系统的最基本元素，而车辆牌照是我们标定车辆的唯一ID，所以说，车牌定位是实现车牌字符分割和字符识别的前提和关键。 本文介绍了三种基于MATLAB的汽车牌照图像定位方法。这些算法充分利用了车牌纹理、颜色、宽高比等特征，经过灰度化、运动区域定位、边缘提取、水平投影、自适应数学形态学处理、垂直投影、颜色判定、区域生长等一系列步骤，最终实现车牌定位。特别是边缘处理算子的改进、自适应数学形态学的引入以及小波分析的应用，对算法性能有着巨大影响，是本算法的关键所在。 实验结果表明，所述的三种方法是有效的，能够定位所采集的车牌，虽然不能定位全部采集到的图片，但方法三相对前两种方法的准确率有很大的提高，达到了预期的目的。 关键词：车牌定位；纹理分析；边缘检测；数学形态学；小波分析 目录 摘要 Abstract 第1章绪论 1 1.1 课题研究背景及意义 1 1.2 课题研究目的 2 1.3 国内及国外研究现状 2 1.3.1 国内研究现状 2
1.3.2 国外研究现状 4 1.4 本文的工作及基本结构 4 第2章图像处理技术基础 5 2.1 图像预处理 5 2.1.1 图像灰度化 5 2.1.2 图像二值化 6 2.1.3 图像小波变换 6 2.1.4 图像形态学处理 7 2.2 图像区域裁剪 9 第3章基于MATLAB的车牌定位算法实现 10 3.1 MATLAB及其图像处理工具 10 3.2 我国车牌特点及识别难点 10 3.2.1 我国车辆牌照特点 10 3.2.2 我国车辆牌照定位难点 11 3.3 图像的采集 11 3.4 基于不同车牌特征的程序实现过程及结果图 13 3.4.1 基于车牌颜色特征的方法 13 3.4.2 基于数学形态学和边缘特征的方法 16 3.4.3 基于小波分析的方法 20 3.5 三种方法的结果比较 23 第4章结束语 26 参考文献 27 致谢 28 附录 29 第1章绪论 1.1 课题研究背景及意义
车牌识别LPR(License Plate Recogniti ON)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。 车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像，定位、分割牌照字符，最后自动识别牌照上的字符。为了保证汽车车牌识别系统能在各种复杂环境下发挥其应有的作用，识别系统必须满足以下要求: (1)鲁棒性:在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。 (2)实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。 车牌识别技术的关键在于车牌定位、字符分割和字符识别三部分，其中车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个LPR系统识 别率的主要因素，是车牌识别技术中最为关键的一步。目前车牌定位的方法多种多样, 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、 基于边缘检测的方法、 基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于彩色图像定位等，这些方法各有所长。
1、车牌目标区域特点 车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。从人的视觉角度出发，我国车牌具有以下可用于定位的特征: (1)车牌底色一般与车身颜色、字符颜色有较大差异; (2)车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框; (3)车牌内字符有多个，基本呈水平排列，在牌照的矩形区域内存在丰富的边缘，呈现规则的纹理特征; (4)车牌内字符之间的间隔较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在较大的跳变，字符本身和牌照底内部都有比较均匀的灰度; (5)不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长宽比在一定的变化范围内，存在1个最大值和1个最小值。 以上几种特征都是概念性的，各项特征单独看来都非车牌图像所独有，但将它们结合起来可以唯一地确定车牌。在这些特征中，颜色、形状、位置特征最为直观，易于提取。纹理特征比较抽象，必须经过一定的处理或者转换为其他特征才能得到相应的可供使用的特征指标。通常文字内容特征至少需要经过字符分割或识别后才可能成为可利用的特征，一般只是用来判断车牌识别正确与否。
车牌识别系统需求分析文档 车牌识别系统需求分析小组 组长：**** 组员：**** **** **** ****
目录 1 引言..................................................... 错误!未定义书签。 编写目的................................................. 错误!未定义书签。 背景..................................................... 错误!未定义书签。 定义..................................................... 错误!未定义书签。 参考资料................................................. 错误!未定义书签。 2 任务概述................................................... 错误!未定义书签。 目标..................................................... 错误!未定义书签。 用户的特点............................................... 错误!未定义书签。 假定和约束............................................... 错误!未定义书签。 3 用例分析(或数据流程分析) ................................... 错误!未定义书签。 系统Actor分析........................................... 错误!未定义书签。 系统用例描述............................................. 错误!未定义书签。 4 动态行为模型............................................... 错误!未定义书签。 5 系统流程分析............................................... 错误!未定义书签。 6 系统开发及运行环境规定..................................... 错误!未定义书签。 7 小结..................................................... 错误!未定义书签。
OpenCV下车牌定位算法实现代码（一） 车牌定位算法在车牌识别技术中占有很重要地位，一个车牌识别系统的识别率往往取决于车牌定位的成功率及准确度。 车牌定位有很多种算法，从最简单的来，车牌在图像中一般被认为是长方形，由于图像摄取角度不同也可能是四边形。我们可以使用OpenCV中的实例：C:\Program Files\OpenCV\samples\c.squares.c 这是一个搜索图片中矩形的一个算法。我们只要稍微修改一下就可以实现定位车牌。 在这个实例中使用了canny算法进行边缘检测，然后二值化，接着用cvFindContours搜索轮廓，最后从找到的轮廓中根据角点的个数，角的度数和轮廓大小确定，矩形位置。以下是效果图： 这个算法可以找到一些车牌位置，但在复杂噪声背景下，或者车牌图像灰度与背景相差不大就很难定位车牌。所以我们需要寻找更好的定位算法。下面是squares的代码： #ifdef _CH_ #pragma package
#include
北京联合大学毕业设计（论文）任务书 题目：基于MATLAB的车牌定位算法设计 专业：电子工程系指导教师：章学静 学院：信息学院学号： 2009080403104 班级： 20090804031 姓名：林本存 一、课题的任务与目的 自从2010年以来，北京的交通拥堵问题成为社会普遍关注和谈论的话题。而其他交通问题也呈现增长趋势。由于车辆牌照是我们标定车辆的唯一ID，因此，车牌的定位识别对于处理突发的交通事件就显得尤为重要。车牌定位识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要课题之一。所谓车牌定位(License Plate Location)，就是把车牌区域完整的从一幅具有复杂背景的车辆图像中分割出来。它是进行车牌识别的首要任务和关键技术，能否将牌照的位置找出来，决定着车牌识别的后续工作能否继续进行，如果不能正确找到牌照的位置，那么就无法将它分割出来，字符分割和字符识别工作将无从谈起。同时，车牌定位的效率也直接影响着整个识别系统的效率，一个高效率的车牌识别系统首先必须是建立在高效的车牌定位算法的基础之上。因此，研究与开发车牌定位的算法具有十分重要的实用意义。例如，在公安执法系统、高速公路自动收费系统、城市道路监控系统、智能停车场管理系统等诸多智能交通系统中都有应用。车牌定位的目的是对摄像头获取的汽车图像进行预处理，确定车牌位置。 此次设计的任务就是在MATLAB中对采集到车辆图像进行色彩直方图分析，匹配车牌背景颜色的峰值从而实现车牌在图像位置中的定位。然后将此算法移植到DSP中，在DSP中验证移植的算法正确性。 二、调研资料情况 目前国外车牌定位识别系统已经有很多成熟的产品，以色列Hi—Tech公司的See/CarSystem系列，新加坡optasia公司的IMPS系列都是比较成熟的产品。但是，这些产品基本上只适合于自己国内的状况。而我国的情况与国外有很大的不同，比如车牌的形状，颜色，字符的颜色以及我国车牌中包含着汉字等。同时，目前的牌照识别系统具有一定的识别率，在天气条件差的情况下或夜晚时，识别率会明显下降，此外，也受到其他许多客观干扰的影响，例如天气、背景、车牌磨损、图像倾斜等。因此现有的识别系统要达到完全实用化仍然有很长的路要走。现有的比较好的车牌定位方法主要有J.Barroso等提出的基于水平线搜寻的定位
（汽车行业）基于图像处理的汽车牌照的识别
基于图像处理的汽车牌照的识别 作者:陈秋菊 指导老师:李方洲 (温州师范学院物理和电子信息学院325027) 摘要：以壹幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MA TLAB软件编程来实现每壹个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。 关键词：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别Thevehiclelicenserecognitionbasedontheimageprocessing Author:ChenQiuju Tutor:LiFangzhou (SchoolofPhysicsandElectronicInformationWenZhouNormalCollege325027) Abstract：Withonevehiclelicenserecognition,theprincipleoftheautomobileLicenserecognitionisintroduced.This processwasdividedintopre-process,edgeextraction,vehiclelicenselocation,characterdivisionandchara cterrecognition,whichisimplementedseparatedbyusingMA TLAB.Thelicenseisrecognizedatlast.Atthe sametime,theproblemsarealsoanalyzed Andsolvedintheprocess.Thebestmethodofrecognitiontotheveryvehiclelicenseisfound. Keywords:vehiclelicensevehiclelicenselocationcharactersegmentation Characterrecognition 引言 1.1选题意义 汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之壹，是实现交通管理智能化的重要环节，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制和诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。目前，发达国家LPR（汽车牌照识别技术LicensePlateRecognition，LPR，简称“车牌通”）系统在实际交通系统中已成功应用，而我国的开发应用进展缓慢，车牌识别系统基本上仍停留在实验室阶段。基于这种现状仍有它广阔的应用前景，目前对汽车车牌的识别研究就有了深远的意义。 课题组成 汽车车牌的识别过程主要包括车牌定位、字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节。其识别流程如下： 原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像 图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波，边界增强等处理以克服图像干扰 边缘提取：通过微分运算，2值化处理，得到图像的边缘 车牌定位：计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域。最后得到的便为车牌区域。 字符分割：利用投影检测的字符定位分割方法得到单个的字符 字符识别：利用模板匹配的方法和数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的汽车牌照，包括英文字母和数字。
摘要: 车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题，许多学者研究发展多种车牌定位算法。简要介绍和比较了目前比较常见的几种车牌定位方法进行了。 车牌识别LPR(License Plate RecognitiON)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。 车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像，定位、分割牌照字符，最后自动识别牌照上的字符。为了保证汽车车牌识别系统能在各种复杂环境下发挥其应有的作用，识别系统必须满足以下要求: (1)鲁棒性:在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。 (2)实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。 车牌识别技术的关键在于车牌定位、字符分割和字符识别三部分，其中车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个LPR系统识别率的主要因素，是车牌识别技术中最为关键的一步。目前车牌定位的方法多种多样, 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于彩色图像定位等，这些方法各有所长。 1、车牌目标区域特点 车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。从人的视觉角度出发，我国车牌具有以下可用于定位的特征: (1)车牌底色一般与车身颜色、字符颜色有较大差异; (2)车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框; (3)车牌内字符有多个，基本呈水平排列，在牌照的矩形区域内存在丰富的边缘，呈现规则的纹理特征; (4)车牌内字符之间的间隔较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在较大的跳变，字符本身和牌照底内部都有比较均匀的灰度; (5)不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长宽比在一定的变化范围内，存在1个最大值和1个最小值。 以上几种特征都是概念性的，各项特征单独看来都非车牌图像所独有，但将它们结合起来可以唯一地确定车牌。在这些特征中，颜色、形状、位置特征最为
摘要 汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。 本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在此基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统，通过编写MATLAB文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。 关键词：图像采集，图像预处理，边缘检测，二值化，车牌定位
ENGLISH SUBJECT ABSTRACT The subject of the automatic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved from the connection of computer vision and pattern recognition. In LPSR, the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition. The recognition correction rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location. Firstly, the paper gives a deep research on the status and technique of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognition system is proposed through the software MATLAB,by the M-files several of methods in image manipulation are compared and analyzed. The methods based on edge map and das differential analysis is used in the process of the localization of the license plate,extracting the characteristics of the license plate in the car images after being checked up for the edge, and then analyzing and processing until the probably area of license plate is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate. KEY WORDS：imageacquisition，image preprocessing，edge detection，binarization，licence，license plate location
快速标牌定位识别 指导老师：洪占勇，王标 成员：刘超，纪奕博 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院本科部 二〇一一年八月
摘要 智能交通管理系统已成为当前交通管理发展的重要方向, 作为智能交通系统关键部分的车牌识别系统,有着广泛的应用前景。但是，传统的车辆牌照识别大多是以计算机硬件平台和DSP处理器为核心来实现的，相比较而言,DSP适合串行算法，软件更改容易，开发难度低。而FPGA则适合并行算法，而且随着深亚微米FPGA技术的发展，FPGA 的容量以达到千万门级，运行速度远远高于目前最快的DSP，其应用的研究也越来越受到重视，但开发难度较高。但Xilinx公司所提供的系统级建模工具System Generator，在很多方面拓展了MathWorks公司的Simulink平台，提供了设个硬件设计的DSP建模环境，可以加速、简化FPGA的DSP系统级硬件设计，这也必将成为未来流行的FPGA开发技术之一。 本文首先介绍了车辆牌照定位识别的产生背景和基本概念，回顾了近年来国内外研究动态和现状。接着指出了牌照识别的重要性，在使用MathWorks公司的simulink平台的基础上搭建的System Generator 模型，提出了车辆牌照定位识别系统及其整体设计方案。在方案中，着重介绍了车牌定位识别的流程、算法及其在simulink平台上实现的过程，同时也详细介绍了系统软硬件接口的作用。方案中主要包括系统流程图，每个模块的主要功能和结构，数据处理的流程和算法，输入输出信号的说明以及关键的时序和状态。在文章的最后，给出了本系统算法中拟采用的System Generator模型和总结。 由于本系统利用了System Generator建模工具和MathWorks公司的
车牌定位的一个有效方法 Danian Zheng *, Yannan Zhao, Jiaxin Wang 国家重点实验室智能技术与系统、计算机科学与技术系、 清华大学、北京100084、中国 摘要 车牌定位是机动车牌照自动识别运输系统的一个重要阶段。本文提供了一个实时和强劲车牌定位方法。车牌区域包含丰富的边缘和纹理信息。我们先用图像增强和Sobel算子提取出图象的垂直边缘, 然后用一个有效算法除去图像的大部分背景和噪声边缘, 最后在剩余边缘图像中利用一个矩形窗口搜索车牌区域并从原始图像中将车牌切割出来。实验结果表明,我们的方法有很强的鲁棒性和很高的效率。 _ 2005 Elsevier B.V. All rights reserved。 关键词:图像增强; 边缘检测; 长曲线和随机噪声的去除; 车牌定位和分割 1.引言 车牌识别成为当今许多自动交通管理系统如公路交通管理, 公路自动缴费和桥梁或停车场出入管制的关键技术。车牌定位是这项技术中非常必要和重要的一个阶段,它已引起了相当大的关注。 研究人员已经找到许多不同的方法定位车牌。 Rodolfo 和Stefano(2000)制定了一种基于矢量量化(VQ)的方法。矢量图像是基于一种特定的编码机制的四叉树，它可以提供给系统关于图像区域所包含内容的一些线索，这些信息有助于定位的实现。Park et al. (1999)使用神经网络定位车牌。神经网络可作为过滤分析图像的小窗口,判断每个窗口是否包含车牌,其输入为HIS值。一个后处理器将这些过滤图像合并起来并在图像中定位跳跃的车牌区域。除去神经网络,其他过滤方法也被研究过。例如,有些作者用线敏感过滤器提取车牌区域。可以确定车牌区域由很高密度的薄暗线或曲线。因此,车牌的定位是一个在图像中寻找包含由一个累积函数计算能得到的最大线过滤值的矩形区域的操作(Luis et al. 1999)。车牌字符可以直接通过对输入图像的扫描和寻找到图像中彼此不相连的部分来识别。如果发现有一些字符存在于一条直线上,那么他们所组成的部分 * Corresponding author。 Tel。: +86 10 62775613; fax: +86 10 62795871。 E-mail address: zdn02@mails。tsinghua。edu。cn (D。 Zheng)。 0167-8655/$ - see front matter _ 2005 Elsevier B。V。 All rights reserved。 doi:10。1016/j。patrec。2005。04。014
车牌识别 电子1301 洪江 13 一、目的与要求 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照输出。 三、详细设计步骤: 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照。 牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像 进行大围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然 后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为 牌照区域，并将其从图象中分割出来。 （2）牌照字符分割 :