基于MATLAB的车牌识别系统研究(课设参考文献)

车牌识别技术研究摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。

它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。

本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MATLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。

通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。

关键词：MATLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别License plate recognition technology researchAbstract：License plate recognition is one of the modern intelligent transportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-based digital image processing, pattern recognition, computer vision, vehicle camera captured images were analyzed, only every car license plate number, thus completing the identification process, its car security, relieve stress and other traffic from to a positive role. This paper introduces the principle of license plate recognition technology and design based on MATLAB license plate recognition, for a series of vehicle image preprocessing (gray, edge detection, corrosion, fill, morphological filtering) after the license plate characters split up, and finally split the data stored in the character and the character template matching. By implementing the above steps, the system will be able to complete the positioning of the vehicle license plate image segmentation and automatic license plate character recognition.Key words：MA TLAB；image preprocessing; license plate location; character segmentation; character recognition目录1 绪论 (1)1.1研究目的和意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3我国车牌分析 (3)1.4本文章节安排 (3)2 数字图像处理概述 (5)2.1图像及其组成要素 (5)2.2数字图像及其表示 (5)2.3数字图像处理基础 (6)2.4MATLAB在数字图像处理中的应用 (6)3 车牌识别系统的原理及方法 (8)3.1车牌识别系统简述 (8)3.2车牌图像预处理 (9)3.2.1 图像灰度化 (9)3.2.2 边缘检测 (9)3.2.3 形态学图像处理 (10)3.3车牌定位原理 (11)3.4车牌字符分割 (13)3.4.1 字符分割 (13)3.4.2 字符归一化处理 (13)3.5字符识别 (13)3.5.1 字符识别简述 (13)3.5.2 字符识别分类 (14)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (14)4 运用MATLAB实现车牌识别 (17)4.1车牌图像灰度化 (17)4.1.1 程序分析 (17)4.1.2 结果分析 (18)4.2车牌图像预处理 (19)4.2.1 程序分析 (19)4.2.2 结果分析 (20)4.3牌照定位 (22)4.3.1 程序分析 (22)4.3.2 结果分析 (23)4.4字符分割 (24)4.4.1 程序分析 (24)4.4.2 结果分析 (25)4.5字符识别 (25)4.5.1 程序分析 (26)4.5.2 结果分析 (27)5 总结 (29)附录 (30)参考文献 (34)致谢 (35)1 绪论1.1 研究目的和意义随着计算机、通信技术、计算机网络技术在人们日常生活中的不断发展和应用，带来了经济的快速发展，社会已经进入了信息化时代，自动处理信息的能力不断提高并在人们生活的各个领域中得到广泛的应用。

图像处理大作业实验报告--用MATLAB实现车牌识别系统作者东南大学电子系李浩翔06006435指导老师张雄实验日期2010-1-10索引：实验目的实验原理实验步骤1.预处理2.边缘识别3.小区块联通4.车牌区域的识别并截取5.字符截取6.字符识别实验思路分析本程序的局限性附录附录1 程序源代码1.主程序2.子函数(code)附录2 测试图像处理过程汇总1.测试图像12.测试图像2附录3 参考文献及参考程序实验目的(返回索引)使用MATLAB对包含车牌的图片进行处理，利用算法识别出车牌所在的区域，并辨认其数字及字母，最后在屏幕上输出所识别出的车牌号。

实验原理(返回索引)1.将拍摄下的彩色图像转换为灰度图，之后用中值滤波对灰度图像进行预处理，从而减少干扰信息。

2.使用sobel算子识别出图像的边缘，并转化为二值化图像。

并对二值化之后的图像进行卷积，加强边缘的轮廓。

3.用膨胀-再腐蚀的方法分别作用于图像的横轴与纵轴，将小块的联通区域连接起来，使车牌的形状更加清晰，为下一步的识别做好准备。

4.利用车牌长宽比的特性对各个联通区域进行判断，识别出车牌所在区域，并截取。

5.对截取出的车牌区域进行进一步的处理，分割出各个字符。

6.对分割出的字符进行特征判断，从而识别出具体的车牌号。

实验步骤(返回索引)1.预处理(返回索引)A. 将拍摄下的彩色图像转换为灰度图，便于进行接下来的算法处理。

图1 拍摄下的图片B.对灰度图进行中值滤波，减少干扰点对二值化运算结果的影响。

图3 进行中值滤波后的灰度图C.将中值滤波后的灰度图用设定门限灰度的方法(取门限值为0.2)转化为二值化图像，在后继的车牌区域截取运算中作为源图像使用。

图4 使用设定灰度门限的方法获得的二值化图像2.边缘识别(返回索引)A.利用sobel算子识别出图3中的边缘区域，并将其转换为二值化图像。

在转换后的二值化图像中，边缘区域被作为白点标出，而非边缘区域被黑色区域覆盖。

Matlab程序设计任务书目录一．课程设计目的 (3)二．设计原理 (3)三．详细设计步骤 (3)四. 设计结果及分析 (18)五. 总结 (19)六. 设计体会 (20)七. 参考文献 (21)一、课程设计目的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。

三、详细设计步骤:v1.0 可编辑可修改1. 提出总体设计方案:牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，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，最终组成牌照号码。

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范围相关搜索，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。

流程图:（2）牌照字符分割 :导入原始图像图像预处理增强效果图像边缘提取车牌定位 对图像开闭运算完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

摘要伴随着时代的发展，车辆的逐渐走进千家万户，车辆的管理日益困难，于是车牌识别系统的应用得到了广泛发展。

车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五个核心部分。

本文侧重于介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现。

车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。

本文的图像预处理环节则采用图像灰度化和用Roberts算子对车牌进行边缘检测。

车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，然后利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。

分割后的字符先进行二值化处理，再对垂直投影进行扫描后完成对字符的分割。

本课题是基于Matlab下的环境下对其进行仿真。

关键词：图像预处理图像定位图像分割ABSTRACTWith the development of era, the car gradually into the homes, vehicles management is becoming more and more difficult, so the application of license plate recognition system has been widely developed. License plate recognition system mainly includes image acquisition, image preprocessing, license plate location, character segmentation, character recognition five core part. This paper focuses on the image preprocessing, license plate location, character segmentation, the realization of the three modules. The vehicle license plate recognition system management more intelligent, digital, can effectively enhance the convenience and effectiveness of traffic management. The image grayscale image preprocessing step, the use and license plate with Roberts operator edge detection. License plate location and segmentation is using mathematical morphology method is used to determine the license plate location, license plate color information of color segmentation method is then used to complete the license plate segmentation. After the character segmentation binarization processing first, and then to complete vertical projection after scanning to the segmentation of the characters. This topic is based on carry on the simulation under Matlab environment.Key Words：image preprocessing, license plate localization, character segmentation .目录第1章绪论 (1)1.1本课题的研究背景 (2)1.2本课题研究的意义和目 (2)1.3本课题研究的内容 (2)第2章本课题程序设计 (3)2.1 开发环境............................................................................ . (3)2.1.1设计方案 (3)2.2 图像预处理 (3)2.2.1 图像灰度化 (3)2.2.2 图像边缘检测 (5)2.3 图像的定位和分割 (6)2.3.1车牌定位 (6)2.3.2车牌分割 (9)2.4 对定位后的车牌再处理 (10)2.5 字符的分割与归一化 (11)2.5.1 字符的分割 (12)2.5.2 字符的归一化 (13)3 实验结果与分析 (14)总结 (15)致谢 (16)参考文献 (17)附录................................................................................ .. (18)绪论1.1本课题的研究背景伴随着我国现代化事业的高速发展，人民的生活水平也正逐步提高，车辆的数量也日益增加，给人们的出行带来了便捷的同时，也对公路车辆的管理带来了巨大的压力，人工管理的方式也不能满足实际的需要。

课程设计报告课设题目：matlab车牌识别系统学院：医药信息工程学院姓名： ------学号：---------------指导教师：向征目录一．课程设计任务 (3)二．课程设计原理及设计方案 (3)1.系统简述 (3)2.图像预处理： (4)3.车牌定位 (4)4.字符分割 (5)5.字符识别 (6)三.课程设计的步骤和结果 (6)1.车牌定位 (6)2.字符分割 (10)3.字符识别 (12)四.设计GUI界面 (16)五．课程设计总结和体会 (17)六．参考文献 (17)七．设计总代码 (18)1.chepai_main.m (18)2.chepaidingwei.m (18)3.fenge.m (19)4.rando_bianhuan.m (21)5.zifushibie2.m (21)一．课程设计任务在交通管理过程中，通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。

对违章车辆，需要自动检测车牌信息，提取车牌号码，以便查找车主信息和监督管理。

国内常用的一般车牌通常是是蓝底白字，长宽比3:1。

1、对车牌图像进行预处理，然后进行车牌定位；2、进行字符分割；2、对车牌中的数字、字母和汉字进行提取和识别；3、要求自行设计方案、编写代码实现上述功能，并设计车牌识别的软件界面。

二．课程设计原理及设计方案1.系统简述一个完整的车牌识别系统闭应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。

当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像。

车辆识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。

车牌识别系统原理如图l 所示。

图1 车牌识别系统原理图1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强等。

2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。

即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。

3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像4）字符识别：对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。

目录摘要………………………………………………………………………ABSTRACT…………………………………………………………………1 车牌号码识别的概述………………………………………………1.1 国内外研究动态………………………………………………1.2 车牌号码识别系统的特点和设计的基本原则………………2 运行环境和开发工具的选择…………………………………………3 实现车牌号码识别的重难点及其解决方法……………………3.1 车牌定位……………………………………………………3.2 字符分割……………………………………………………3.3 字符识别……………………………………………………3.4 识别结果显示输出…………………………………………4 车牌号码识别系统的具体设计及实现…………………………5 结论与展望…………………………………………………………5.1 结论……………………………………………………………5.1.1 主要完成的工作…………………………………………5.1.2 系统运行的结果…………………………………………5.1.3 存在的缺陷………………………………………………5.2 展望…………………………………………………………参考文献………………………………………………………………致谢……………………………………………………………………附录（源代码）…………………………………………………………摘要随着社会的迅猛发展，人们的生活水平越来越高，各种私家车也越来越多，而车牌号码，作为机动车辆唯一的管理标志符号，在交通管理中具有不可替代的作用。

所以高效，快速，实时地进行车辆牌照辨认对于构建和谐文明的交通氛围是至关重要的。

随着智能交通系统的的慢慢普及，车牌识别系统的实时性和准确性受到了人们的广泛关注。

车牌识别是数字图像处理的范畴，它主要包括图像的预处理，车牌定位，车牌号码分割，车牌号码识别和结果显示输出。

车牌识别matlab实验报告标题：基于Matlab的车牌识别实验报告摘要：车牌识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。

本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。

实验采用了图像处理和模式识别的技术，通过对车牌图像的预处理、字符分割和字符识别等步骤，成功地实现了对车牌的自动识别。

实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好。

一、引言随着交通问题的日益突出，车牌识别技术在交通管理、安防等领域得到广泛应用。

车牌识别系统的核心是对车牌图像进行处理和分析，从中提取出车牌的信息。

本实验旨在利用Matlab平台，实现一个简单的车牌识别系统，并对其性能进行评估。

二、实验方法1. 数据收集：收集包含不同角度、光照条件和车牌类型的车牌图像，并建立一个图像库。

2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化等操作，以减小光照和噪声对后续处理的影响。

3. 车牌定位：利用边缘检测和形态学处理等方法，对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。

4. 字符分割：对提取到的车牌区域进行字符分割，将车牌中的字符单独切割出来，以便后续的字符识别。

5. 字符识别：利用模式识别算法，对字符进行识别。

本实验采用了支持向量机（SVM）算法进行训练和分类。

6. 性能评估：对实验结果进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。

三、实验结果与讨论经过实验测试，我们的车牌识别系统在不同场景下表现出良好的性能。

在收集的测试集上，系统的准确率达到了90%，召回率为85%。

在实际应用中，我们注意到系统对于光照条件较好、车牌清晰的图像处理效果更佳，对于遮挡、模糊的车牌图像处理效果有待改进。

四、结论本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。

通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，我们成功地实现了对车牌的自动识别。

实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好，并能够较为准确地提取出车牌中的字符信息。

中国矿业大学模式识别--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------——基于matlab的车牌识别系统设计指导教师: 梁志贞周世斌姓名：田凯班级：信科10-1班学号： 08103476时间:二〇一三年六月目录1 绪论 (2)1.1 车牌号识别研究背景 (2)1.2 车牌号识别技术研究现状和趋势 (3)1.3 车牌识别研究内容 (4)2 车牌识别系统设计原理概述 (5)3 车牌识别系统程序设计 (7)3.1 图像读取及车牌区域提取 (7)3.2 字符切割 (14)3.3字符识别 (17)4 仿真结果及分析 (19)4.1 车牌定位及图像读取及其图像处理 (19)4.2 车牌字符分割及其图像处理 (20)4.3 车牌字符识别及其图像处理 (21)5 结论 (21)附录：程序清单 (22)1 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。

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。

基于Matlab的车牌识别(完整版)基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。

本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。

并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。

一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌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。

车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌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。

某些车牌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。

一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。

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。

车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。

二、设计步骤总体步骤为：车辆→图像采集→图像预处理→车牌定位→字符分割→字符定位→输出结果基本的步骤：a.车牌定位，定位图片中的车牌位置；b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。

车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

(1）车牌定位: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车牌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范围相关搜索，找到符合汽车车牌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车牌区域，并将其从图象中分割出来。

河南农业大学《数字图像处理》课程设计说明书题目：基于神经网络的车牌识别学院：理学院专业：信息安全专门化班级：10信安三班学号：************：*******：***成绩：时间：2013年5 月20 日至2013 年6 月5 日基于matlab的车牌识别一、课程设计目的与要求（一）熟练掌握Matlab和数字图像处理函数的应用；（二）思考并理解所学过的数字图像算法的实现过程；（三）通过Matlab数字图像处理技术实现这一车辆牌照识别的功能。

（随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。

它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，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。

由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义！）二、实验内容本次课程实际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，给出文本形式的车牌号码。

三、总体方案设计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。

车牌识别系统原理图四、车辆牌照识别系统组成（一）图像预处理：对汽车图像进行图像灰度转换、图像增强和边缘检测等。

基于MATLAB的车牌识别系统目录2一、车牌识别研究背景及现状分析: .................................................................... ...... 错误!未定义书签。

2二、设计原理: .................................................................... ........................................................................ .. (3)三、设计步骤 ..................................................................... ........................................................................ .. (4)，一，、预处理及辪缘提取 ..................................................................... . (4)，二，、牌照的定位和分割 ..................................................................... . (9)，三，、字符的分割不归一化 ..................................................................... . (11)，四，、字符的识别...................................................................... . (12)三、设计结果及分析 ..................................................................... (14)四、总结 ..................................................................... ........................................................................ .. (15)五、参考文献 ..................................................................... ........................................................................ (16)1基于MATLAB的车牌识别系统内容摘要本文仍预处理、辪缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面,具体介绍了车牌自动识别的原理。

Matlab 程序设计任务书分院（系）信息科学与工程专业学生姓名学号设计题目车牌识别系统设计内容及要求：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。

1.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。

2.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。

3.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。

进度安排：19 周： Matlab 环境熟悉与基础知识学习19周：课程设计选题与题目分析20周：程序设计编程实现20周：课程设计验收与答辩指导教师（签字）：学院院长（签字）：年月日年月日目录一．课程设计目的⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3二．设计原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3三．详细设计步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3四.设计结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯18五.总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19六.设计体会⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20七.参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21一、课程设计目的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。

电脑编程技巧与维护　基于Ｍａｔｌａｂ汽车牌照识别系统研究　扶晓。刘劲，陈瑛琦　（空军航空大学计算机教研室，长春１３００２２）　

摘要：汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题，提出一种基于Ｍａｔｌａｂ的车牌识别系统有效解决了在自然　背景下，车辆牌照的定位和字符识别的问题。实践验证，该系统在车牌识另４方面效果明显。　关键词：Ｍａｔｌａｂ；车牌定位；字符识别　

Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　Ｌｉｃｅｎｓｅ　Ｐｌａｔｅ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｍａｔｌａｂ　ＦＵ　Ｘｉａｏ，ＬＩＵ　Ｊｉｎ，ＣＨＥＮ　Ｙｉｎｇｑｉ　（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，Ａｖｉａｔｉｏｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ａｉｒ　Ｆｏｒｃｅ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ　１３００２２）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｉｃｅｎｓｅ　ｐｌａｔｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｉｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｔｏｐｉｃ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　Ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａ　Ｌｉｃｅｎｓｅ　Ｐｌａｔｅ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｍａｔｌａｂ．Ｉｔ　ｓｏｌｖｅｓ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｏｆ　ｌｉｃｅｎｓｅ　ｐｌａｔｅ　ａｒｅａｓ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｎａｔｕｒａｌ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｉｍａｇｅ，ｔｈｃ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｕｓｅ　ｏｆ　Ｍａｔｌａｂ　ｉｎ　ｌｉｃｅｎｓｅ　ｐｌａｔｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｉｓ　ｖｅｒｙ　ｅｆｆｅｃ—　ｔｉｖｅ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｍａｔｌａｂ；ｌｉｃｅｎｓｅ　ｐｌａｔｅ　ｌｏｃａｔｉｏｎ；ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　

ｌ　引言　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　领域的应用。车牌的自动识别系统主要包括车牌定位和车牌　字符识别两部分。它可以广泛应用于交通流量检测，交通控　制与诱导，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。主要从车牌照定位和字符识别两方面进行研究，　并通过Ｍａｔｌａｂ仿真试验验证。　２　车牌牌照识别　在汽车牌照识别中，主要将牌照部分突出显示出来进行　文字识别，去除其他一切不相关因素。　车牌区域的识别分为以下３个步骤：图像预处理；通过　统计算法找出车牌的范围；最后通过修剪得到最后图像。　２．Ｉ图像预处理　对原始图，如图１所示，使用Ｐｉｘｖａｌ函数来获得牌照的背　景色的红、绿、蓝分量亮度值和坐标。　

基于matlab的车牌识别系统一、对车辆图像进行预处置1.载入车牌图像：function [d]=main(jpg)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'});if(filename == 0), return, endglobal FILENAME %概念全局变量FILENAME = [pathname filename];I=imread(FILENAME);figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像');结果如下：4.图像实施侵蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施侵蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('侵蚀后图像');5.滑腻图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个seI4=imclose(I3,se);% 图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('滑腻图像');结果如下所示：6. 删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于2000的部份figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小的对象');结果如下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的终止Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%若是myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %那么Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确信%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引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,:,:);%x方向车牌区域确信%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确信x方向的车牌区域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; endendendPX1=1;while ((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;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');%行方向车牌区域确信figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域如下所示：三、字符分割及处置1.车牌的进一步处置对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、侵蚀膨胀和字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处置（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。

1引言随着我国交通迅速发展，人工管理方式已经逐渐不能满足实际的需要，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。

汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。

通过对车辆牌照的正确认识，不仅可以实现交通流量的统计和查询，道路负荷的测定和管理，而且可以对肇事车辆、走私车辆、丢失车辆进行辨识和追查。

传统的方法是在设定的路口派专人进行观察和笔录，因此工作强度大、统计繁杂、效率低、准确性差。

因而对车辆牌照自动识别技术的研究和应用系统开始具有重要的意义。

汽车牌照自动识别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，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。

MATLAB是一种强大的数值计算功能的编程工具，在图像处理、信号处理、神经网络中都有着广泛的应用。

其数据类型最大的特点是每一种类型都以数组为基础，从数组中派生出来。

其所提供的强大的矩阵运算功能。

如特征值和特征向量的计算、矩阵求逆灯都可以直接通过MATLAB提供的函数求出。

MATLAB还提供了小波分析、图像处理、信号处理、虚拟现实、神经网络等的工具包。

其中，图像处理工具包提供了许多可用于图像处理的相关函数。

按功能可以分为图像显示；图像文件输入与输出；几何操作；像素值和统计；图像分析与增强；图像铝箔；线性二维滤波器设计；图像变换；领域和块操作；二值图像操作；颜色映射和颜色空间转换；图像类型和类型转换；工具包参数获取和设置等。

基于此，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照，有很大的优势。

在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。

2车牌定位2.1预处理及边缘提取图2 预处理及边缘提取流程图2.1.1图象的采集与转换考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色 B 通道时牌照区域为一亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。