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利用图像处理技术进行车牌识别研究车牌识别技术是利用图像处理技术对车辆的车牌进行自动识别的一项重要研究。
随着交通工具的激增和城市交通拥堵的加剧，车牌识别技术在交通管理、车辆追踪、停车场管理等领域具有极高的应用价值和广泛的前景。
车牌识别技术的研究和发展主要包括以下几个方面：首先，图像采集与预处理是车牌识别技术的基础。
在图像采集方面，可以利用摄像机、监控摄像头等设备对车辆进行拍摄，获取车牌图像。
而在预处理方面，主要包括图像的灰度化、二值化、去噪和增强等处理过程。
通过这些处理，可以有效提高车牌图像的质量，为后续的识别提供更好的条件。
其次，特征提取是车牌识别技术的关键。
车牌图像中包含了大量的特征信息，包括字符的大小、形状、颜色等。
通过对车牌图像进行特征提取，可以将车牌图像转化为与车牌中字符信息有关的特征向量。
常用的特征提取方法包括垂直和水平投影、边缘检测、形态学操作等。
这些方法能够有效地提取出车牌图像中的特征信息，从而实现对车牌的快速而准确的识别。
此外，字符识别是车牌识别技术的核心环节。
在字符识别中，可以利用机器学习等模式识别方法，将车牌图像中的字符与预先训练好的字符模板进行比较，从而实现对车牌中字符的识别。
常用的字符识别算法包括基于模板的匹配算法、基于统计的方法、基于神经网络的方法等。
这些算法通过对字符进行特征提取和分类，能够实现对车牌中字符的准确识别。
最后，车牌的整体识别和车辆追踪是车牌识别技术的延伸应用。
在整体识别中，可以通过对车牌图像进行连通区域分析、边界检测等处理，将车牌与车辆进行区分，实现对车牌整体的识别。
而在车辆追踪中，可以通过对车牌的连续识别和匹配，实现对车辆在不同摄像头下的准确追踪，为交通监管和车辆管理提供更全面的支持。
综上所述，车牌识别技术是一项具有重要应用价值的图像处理技术。
通过对车牌图像的采集、预处理、特征提取和字符识别等步骤的研究，可以实现对车牌的准确识别和车辆的追踪。
车牌识别技术在交通管理、车辆追踪、停车场管理等领域具有广泛的应用前景，为城市交通的智能化发展提供了重要的技术支撑。
基于图像处理技术的车牌识别研究随着社会的发展和技术的进步，车辆已经成为现代城市道路交通不可或缺的一部分。
无论是交通管理部门，还是普通司机，都需要对车辆进行有效的监控和识别。
而车牌作为车辆身份的唯一标识，是进行车辆识别的重要因素。
因此，基于图像处理技术的车牌识别成为近年来研究的热点之一。
一、图像处理技术在车牌识别中的应用图像处理技术是指对图像进行数字信号处理，利用计算机进行图像分析和处理的一种技术。
在车牌识别中，图像处理技术可以帮助我们提取出车牌上的信息，从而实现自动识别。
车牌识别的过程主要包括图像采集、预处理、特征提取和识别四个步骤。
图像采集：图像采集是车牌识别的第一步。
通过摄像机或者其他采集设备将车牌图像录入到计算机系统中。
在采集过程中需要注意摄像机的位置、角度以及采光等问题，确保采集到的图像清晰、完整。
预处理：预处理是车牌识别的重要环节。
对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，使车牌的边缘线条更清晰，方便后续的处理。
特征提取：通过对预处理后的图像进行特征提取，可以将车牌数字和字母等信息提取出来。
特征提取的方法有很多种，包括颜色、形状、纹理等。
在车牌识别中，一般采用字符分割的方法，将字符从车牌中分离出来，然后进行特征提取。
识别：最后一步是将分割出的字符进行比对，匹配出车牌号码。
在识别的过程中，涉及到机器学习和人工智能等技术的应用，可以大大提高识别的准确率。
二、车牌识别的发展与应用车牌识别技术的发展可以追溯到上世纪80年代，但是由于当时计算机硬件和软件水平的限制，识别的效果并不理想。
随着计算机硬件和软件技术的进步，车牌识别技术取得了长足的发展。
目前，车牌识别技术已经广泛应用于道路交通、停车场管理、车辆追踪等方面。
以下是一些实际应用场景：道路交通管理：道路交通管理部门可以利用车牌识别技术实现对车辆的自动监控、追踪和管理。
例如，在高速公路入口处设置车牌识别设备，可以自动抓拍车牌号码，实现对车辆的自动分类，以及对违法行为的查询和处理。
车辆牌照识别中如何运用数字图像处理技术-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：随着我国经济实力得到很大的提升, 汽车已经成为人们的出行的主要交通工具之一, 这对于交通控制以及安全管理也提出了更高的要求, 我国的交通管理也朝着智能交通方向逐渐的完善, 而其中的一个重要组成便是车牌识别, 通过对车牌实现自动识别, 对于交通管理来说有着极大的便利作用。
对此本文利用数字图像识别运用在车牌识别中进行一定的研究, 主要对技术原理极其应用中存在的问题进行分析。
关键词：数字图像处理; 车辆牌照识别; 应用研究; 模式识别;前言随着我国社会取得了快速发展, 目前我国的道路监控与收费软件无法与发展需求相适应, 随着城市内汽车数量快速的增长, 完善的交通管理系统对于道路管理而言非常的必要, 而目前使用的管理系统已经不能很好的适用于社会发展。
要想实现智能化的道路交通系统, 首要便是对车牌实现有效地识别, 其能够对城市道路安全以及实现汽车有序管理具有着非常大的作用, 对此将数字图像处理运用其中是一种非常有效地方式。
1 数字图像处理实现车牌识别的技术原理运用数字图像处理与车牌识别之中主要由如下五个步骤构成, 第一步, 图像预处理, 由于车牌识别过程中所采集到的图像一般为真彩图, 其常常受到采集环境以及硬件设备等造成的影响, 使图像相对较为模糊, 采集图像中存在的背景以及噪声将会对字符分割与识别造成不利影响, 通过与处理能够在很大程度上提升图像质量[1]。
第二步, 车牌定位, 完成预处理之后的得到二值车牌图片, 通过形态学对其实现滤波, 从而使车牌区域可以实现区域的连通, 之后根据车牌先验知识对上述得到的连通区域进行筛选, 以此来获取到相对准确地车牌位置, 最终实现在图片中将车牌进行提取。
第三步, 车牌校正, 由于摄像头在拍摄过程中会与车辆本身具有一定的夹角, 导致获取的车牌图片并非是水平状态, 要想可以对车牌实现有效地分割与识别, 就必须对车牌加以一定的角度校正, 一般是利用Radon变换来使车牌得以校正[2]。
基于数字图像处理技术在汽车牌照识别系统的应用研究摘要：随着生活水平的日益提高，各大城市汽车数量也不断增加，因此交通状况日益受到人们的重视。
如何进行有效地交通管理，成为各政府相关部门越来越关注的焦点。
汽车牌照自动识别是智能交通管理系统中的关键技术之一，本文介绍一种基于数字图像处理的车牌识别系统，该系统主要由图像的采集、图像预处理、牌照定位、字符分割和字符识别五部分组成。
牌照自动识别技术的工作是处理并分析摄取的视频流中具有复杂背景的车辆图像，即牌照字符定位、字符分割，最后自动识别汽车牌照上的字符。
关键词：汽车牌照识别；智能交通管理；数字图像处理中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）19-0000-02车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称lpr）是现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现智能交通的重要环节，涉及领域异常广阔，包括模式识别、计算机视觉以及数字图像处理技术等。
随着智能交通系统的迅猛发展，对于汽车牌照识别技术的研究也随之发展起来。
如今的世界已经发展成为数字化信息时代，很多难以解决的问题依托这一平台得到完美的解决。
智能交通系统可以在不影响汽车正常行驶的状态下自动完成对牌照的有效识别，很显然这一技术的发明对于交通管理工作起到了很大的推动作用。
目前，车辆牌照识别技术已经广泛应用于高速公路的监测，电子收费，安全停车管理，交通违规管理，偷盗车辆辨别等重要领域，其发展对于人民的生活、社会经济以及城市的建设产生了积极而深远的影响，因此对于汽车牌照识别技术的研究具有重要的现实意义。
数字图像处理技术作为车牌识别系统中最为重要的技术之一，在其中发挥了不可估量的作用。
随着近些年来数字图像处理技术的高速发展，也为车牌识别系统的建立提供了有效的技术保障。
电子摄像得到的结果是彩色图像，而且不可避免地含有各种噪声干扰，为了能够分割出车牌的有效区域并在有效区域中分离中单个车牌字符，我们可以数字图像处理技术来进行相关处理，从而达到清晰识别的目的。
基于数字图像处理的车牌识别技术研究报告随着计算机和视频技术的发展，车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分，并已广泛应用于车辆追查和跟踪、车辆出入控制、公路收费监控等领域。
完整的车牌自动识别系统由图像采集、图像处理、模糊识别等模块组成，其中对一幅已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、二值转换、车牌分类、车牌分割、字符识别、结果优化的过程简称车牌模糊识别。
目前国内已有众多单位开展了车牌识别技术研发，虽然各家都取得一定的成功，但车牌识别技术本身毕竟要符合实战要求，为此笔者综观各家实际车牌识别系统后提出了车牌识别系统的几点不足之处和改进方法，供该领域的专业人士和领导参考。
一、图像预处理根据三基色原理，世界上任何色彩都可以由红绿蓝(RGB)三色不同比例的混合来表示，如果红绿蓝(RGB)三个信号分别由一个字节表示，则该图像颜色位数就达到二十四位真彩，也就是说在二十四位真彩的数字图像中每个像素点由三个字节来表示，根据数字图像水平和垂直方向像素点数(即图像分辨率)可计算出一幅图像实际位图大小。
事实上，在车牌自动识别系统中车辆图像是通过图像采集卡将运动的车辆图像抓拍下来，并以位图的格式存放在系统内存中。
这时的车辆数字图像虽然没有被人为损伤过，但在实际道路上行驶的车辆常会因为各种各样的原因使得所拍摄的车辆图像效果不理想，如外界光线对车牌的不均匀反射、极强阳光形成的车牌处阴影、摄像机快门值设置过大而引起的车辆图像拖影、摄像头聚焦或后背焦没有调整到位而形成的车辆图像不清晰、由于视频传输线而引起的图像质量下降、所拍摄图像中存在的噪声干扰、所安装的车牌不规范或车辆行驶变形等等。
这些都给车牌的模糊识别增加了难度，在现有的技术条件下任何优秀、先进的车牌识别软件也是无法达到百分之百车牌正确识别率。
但我们可以对车辆图像根据不同应用特点进行识别前的预处理，尽最大可能提高车牌正确识别率，这些图像预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。
基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究车辆牌照自动识别技术是基于图像处理的一项重要技术。
随着现代社会交通流量的增加，通过人工方式对车辆进行识别和记录变得越来越困难和低效。
因此，开发一种能够自动识别车辆牌照的技术，具有重要的实际意义。
本文将对基于图像处理的车辆牌照自动识别技术进行详细的研究和分析。
首先，我们需要明确基于图像处理的车辆牌照自动识别技术的原理。
该技术主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等步骤。
在图像预处理阶段，我们需要对原始图像进行灰度化、二值化和噪声去除等操作。
灰度化可以将彩色图像转化为灰度图像，简化了后续处理步骤。
二值化操作将灰度图像二值化，将车牌区域与背景进行分离，提高了后续车牌定位的准确度。
噪声去除则是为了消除图像中的噪声干扰，提高车牌信息的可靠性。
接下来是车牌定位阶段。
在这一步骤中，我们需要使用图像处理算法来定位图像中的车牌区域。
常用的方法有颜色特征法、边缘检测法和形态学操作法等。
颜色特征法是通过分析车牌的颜色特征来定位车牌区域，虽然简单但准确率较低。
边缘检测法则是通过检测图像边缘来确定车牌区域，常用的算法有Sobel算子和Canny算子。
形态学操作法则是利用图像形态学的相关方法来提取图像中的车牌区域，可以通过腐蚀和膨胀等操作来实现。
完成车牌定位后，接下来是字符分割与识别阶段。
在这一阶段，我们需要将定位到的车牌区域中的字符进行分割和识别。
字符分割是将车牌字符分离成单个字符的过程，常用的方法有基于投影的分割方法和基于边缘检测的分割方法。
字符识别则是利用图像处理和模式识别的相关技术来对字符进行识别，常用的方法有基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法等。
在实际的车牌自动识别系统中，还需要考虑一些实际问题。
比如，车牌的变化、光照条件的变化、遮挡和模糊等。
为了提高识别的准确性和鲁棒性，可以采用多特征融合的方法，结合颜色、纹理、形状等多种特征来进行识别。
同时，还可以使用机器学习算法来训练车牌识别模型，以提高系统的准确性和泛化能力。
贵州大学实验报告学院：计算机学院专业：网络工程班级：101 姓名学号实验组实验时间12.11 指导教师戴丹成绩实验项目名称实验四汽车牌照自动识别实验目的1.分析汽车牌照的特点，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。
2.将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。
实验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号码、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、识别车牌号码的处理机等，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，然后组成牌照号码输出。
实验步骤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，最终组成牌照号码。
实验数据getword.mfunction [word,result]=getword(d)word=[];flag=0;y1=8;y2=0.5;while flag==0[m,n]=size(d);wide=0;while sum(d(:,wide+1))~=0 && wide<=n-2wide=wide+1;endtemp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));[m1,n1]=size(temp);if wide<y1 && n1/m1>y2d(:,[1:wide])=0;if sum(sum(d))~=0d=qiege(d); % 切割出最小范围else word=[];flag=1;endelseword=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));d(:,[1:wide])=0;if sum(sum(d))~=0;d=qiege(d);flag=1;else d=[];endendendresult=d;qiege.mfunction e=qiege(d)[m,n]=size(d);top=1;bottom=m;left=1;right=n;while sum(d(top,:))==0 && top<=mtop=top+1;endwhile sum(d(bottom,:))==0 && bottom>=1bottom=bottom-1;endwhile sum(d(:,left))==0 && left<=nleft=left+1;endwhile sum(d(:,right))==0 && right>=1right=right-1;enddd=right-left;hh=bottom-top;e=imcrop(d,[left top dd hh]);main.mfunction [d]=main(jpg)close allclcI=imread('car2.jpg');subplot(2,3,1),imshow(I);title('原图')I1=rgb2gray(I);subplot(2,3,2),imshow(I1);title('灰度图');subplot(2,3,3),imhist(I1);title('灰度图直方图');I2=edge(I1,'robert',0.15,'both');subplot(2,3,4),imshow(I2);title('robert算子边缘检测') se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);subplot(2,3,5),imshow(I3);title('腐蚀后图像');se=strel('rectangle',[25,25]);I4=imclose(I3,se);subplot(2,3,6),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');I5=bwareaopen(I4,2000);figure(2),imshow(I5);title('从对象中移除小对象'); [y,x,z]=size(I5);myI=double(I5);ticBlue_y=zeros(y,1);for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);Blue_x=zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;endendendwhile ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(3),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');figure(3),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像') imwrite(dw,'dw.jpg');[filename,filepath]=uigetfile('dw.jpg','输入一个定位裁剪后的车牌图像'); jpg=strcat(filepath,filename);a=imread('dw.jpg');b=rgb2gray(a);imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg');figure(4);subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像')g_max=double(max(max(b)));g_min=double(min(min(b)));T=round(g_max-(g_max-g_min)/3);[m,n]=size(b);d=(double(b)>=T);imwrite(d,'2.车牌二值图像.jpg');figure(4);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像')figure(4),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波前')h=fspecial('average',3);d=im2bw(round(filter2(h,d)));imwrite(d,'4.均值滤波后.jpg');figure(4),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值滤波后')se=eye(2);[m,n]=size(d);if bwarea(d)/m/n>=0.365d=imerode(d,se);elseif bwarea(d)/m/n<=0.235d=imdilate(d,se);endimwrite(d,'5.膨胀或腐蚀处理后.jpg');figure(4),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.膨胀或腐蚀处理后')d=qiege(d);[m,n]=size(d);figure,subplot(2,1,1),imshow(d);%figure(6),subplot(1,1,1),imshow(d),title(n)k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;while j~=nwhile s(j)==0j=j+1;endk1=j;while s(j)~=0 && j<=n-1j=j+1;endk2=j-1;if k2-k1>=round(n/6.5)[val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k2-5])));d(:,k1+num+5)=0;endendd=qiege(d);y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=[];while flag==0[m,n]=size(d);left=1;wide=0;while sum(d(:,wide+1))~=0wide=wide+1;endif wide<y1d(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);elsetemp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));[m,n]=size(temp);all=sum(sum(temp));two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:)));if two_thirds/all>y2flag=1;word1=temp;endd(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);endend[word2,d]=getword(d);[word3,d]=getword(d);[word4,d]=getword(d);[word5,d]=getword(d);[word6,d]=getword(d);[word7,d]=getword(d);subplot(5,7,1),imshow(word1),title('1');subplot(5,7,2),imshow(word2),title('2');subplot(5,7,3),imshow(word3),title('3');subplot(5,7,4),imshow(word4),title('4');subplot(5,7,5),imshow(word5),title('5');subplot(5,7,6),imshow(word6),title('6');subplot(5,7,7),imshow(word7),title('7');[m,n]=size(word1);word1=imresize(word1,[40 20]);word2=imresize(word2,[40 20]);word3=imresize(word3,[40 20]);word4=imresize(word4,[40 20]);word5=imresize(word5,[40 20]);word6=imresize(word6,[40 20]);word7=imresize(word7,[40 20]);subplot(5,7,15),imshow(word1),title('1');subplot(5,7,16),imshow(word2),title('2');subplot(5,7,17),imshow(word3),title('3');subplot(5,7,18),imshow(word4),title('4');subplot(5,7,19),imshow(word5),title('5');subplot(5,7,20),imshow(word6),title('6');subplot(5,7,21),imshow(word7),title('7');imwrite(word1,'1.jpg');imwrite(word2,'2.jpg');imwrite(word3,'3.jpg');imwrite(word4,'4.jpg'); 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