基于Matlab的车牌识别系统设计论文 【完整】

基于matlab的车牌识别系统一、对车辆图像进行预处理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 %定义全局变量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.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');5.平滑图像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('平滑图像');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的部分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表示计时的结束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)%如果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 %则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方向车牌区域确定%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方向车牌区域确定%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定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');%行方向车牌区域确定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、字符分割及处理1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀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，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。

基于MATLAB的车牌识别系统设计
在1 汽车牌照识别系统总体设计与主要功能模块设计
基于MATLAB 汽车牌照识别系统，主要实现了数字
2 沥青混合料数字2.1 由于汽车长期置于户外环境中，使降低了车牌的
清洁度，另外还有自然光照的条件、照相机与汽车牌照之间的矩离以及角度等因素的影响，汽车牌照
2.2 车牌定位与分割模块
由于本系统采集到的汽车牌照数字同时可通过峰谷分析中车牌的水平、垂直投影确定车牌字符高度的范围，为之后的字符提取打好基础。

如
2.3 字符分割与识别模块
字符提取主要通过对旋转后的车牌进行水平投影和垂直投影分析，计算出汽车牌照字符的高度、宽度、字符顶行、字符尾行以及字符的中心位置来进行实现。

由于汽车车牌字符间的间隔较大，较少出现字符粘连现象，所以本文采用查找连续有文字区域的方法实现字符分割。

通过字符分割，得到单个字符，其中包三大类汉字、字母和数字。

由于分割得到的单个字符大小不一，所以需要对单个字符进行归一化处理，防止因为牌照倾斜导致的单个字符在位置和大小上的误差。

目前字符识别主要有两种识别方法：模板匹配法和神经网络法。

本文主要是运用模板匹配法对分割出来的字符进行识别。

字符提取、分割和识别的效果如
3 结语
本文主要以数字图像处理技术在汽车牌照识别中的应用为基础，基于MATLAB 平台开发了汽车牌照识别系统。

并给出了汽车牌照识别系统的总体。

基于MATLAB的车牌智能识别设计摘要：车牌智能识别技术是智能交通系统中的重要组成部分，能够提高交通管理效率和安全性。

本文基于MATLAB平台，设计了一种车牌智能识别系统，通过图像处理和模式识别技术实现车牌号码的准确识别。

该系统能够实现对车辆行驶过程中的车牌信息进行实时提取和识别，具有较高的准确性和稳定性，可以有效应用于停车场管理、交通违法抓拍等领域。

关键词：车牌智能识别；MATLAB；图像处理；模式识别一、引言随着汽车数量的快速增长，交通拥堵和交通管理成为社会发展中的一大难题。

为了提高交通管理效率和安全性，智能交通系统得到了广泛的关注和应用。

车牌智能识别技术作为智能交通系统中的重要组成部分，能够实现对车辆行驶过程中的车牌信息进行实时提取和识别，为交通管理和监控提供了重要的支持。

二、相关技术及方法1. 图像处理技术图像处理技术是车牌智能识别系统中的核心技术之一，主要包括灰度化、二值化、边缘检测、形态学处理等操作。

灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，简化了图像信息的处理；二值化将灰度图像转换为二值图像，方便进行特征提取和分割操作；边缘检测可以准确提取车牌的轮廓信息；形态学处理可以用于去除图像中的噪声点和填充孔洞，提高字符的连通性。

2. 字符分割与特征提取字符分割是指将车牌图像中的字符分离出来，是车牌识别的关键步骤之一。

在字符分割后，需要进行字符的特征提取，包括字符的大小、形状、像素点分布等特征。

这些特征可以用于字符的识别和分类，提高识别的准确性和鲁棒性。

3. 模式识别算法模式识别算法是车牌智能识别系统中的另一个核心技术，主要包括基于模板匹配的模式识别、基于统计学习的模式识别、基于深度学习的模式识别等方法。

这些算法能够对字符进行准确的识别和分类，为车牌智能识别系统提供了强大的分析和识别能力。

三、车牌智能识别系统设计基于MATLAB平台，设计的车牌智能识别系统主要包括图像预处理、字符分割与特征提取、模式识别和结果输出四个主要模块。

基于MATLAB的车牌识别毕业设计目录摘要................................................................................................................. 错误！未定义书签。

前言................................................................................................................. 错误！未定义书签。

第一章绪论. (2)1.1、课题研究背景和意义 (2)1.2、国内外研究概况及发展趋势 (3)1.3车牌定位的意义 (4)第二章MA TLAB简介 (5)2.1.MA TLAB发展历史 (5)2.2MA TLAB的语言特点 (6)第三章车牌定位 (8)3.1 车牌定位的主要方法 (8)3.1.1 基于直线检测的方法 (8)3.1.2 基于阈值化方法 (9)3.1.3 基于灰度边缘检测方法 (9)3.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (10)3.2研究内容及实验方案 (11)3.2.1研究内容 (11)3.2.2 车牌识别系统研究的方案和方法 (11)3.3 图像的读取 (12)3.4 预处理及边缘提取 (14)3.4.1 图象的采集与转换 (14)3.4.2 图像预处理 (14)3.4.3 图像增强 (15)3.4.4灰度变换 (15)3.4.5 图象平滑的介绍 (17)3.4.6边缘检测 (18)3.4.7图像的腐蚀 (19)3.5 牌照的定位和分割 (20)3.5.1 牌照区域的定位和分割 (21)3.5.2 牌照区域的分割 (21)3.5.3车牌进一步处理 (21)3.6 图像边缘提取及二值化 (22)3.7 形态学滤波 (26)3.8 车牌提取 (28)第四章字符的分割与识别 (29)4.1 字符分割与归一化 (29)4.2 字符的识别 (30)总结和体会 (33)谢辞................................................................................................................. 错误！未定义书签。

目录一、课程设计目的 (3)二、课程设计要求 (3)三、课程设计的内容 (3)四、题目分析 (3)五、总体设计 (4)六、具体设计 (5)1、文件 (5)1.1、打开 (5)1.2、保存 (5)1.3、退出 (5)2、编辑 (5)6.2.1、灰度 (5)6.2.2、亮度 (6)6.2.3、截图 (7)6.2.4、缩放 (7)3、旋转 (9)6.3.1、上下翻转 (9)6.3.2、左右翻转 (9)6.3.3任意角度翻转 (9)6.4、噪声 (10)6.5、滤波 (10)6.6、直方图统计 (11)6.7、频谱分析 (12)6.7.1、频谱图 (12)6.7.2、通过高通滤波器........................... .. (12)6.7.3、通过低通滤波器...................................... . (13)6.8、灰度图像处理................................................ . . (14)6.8.1、二值图像……………………………………………….. .146.8.2、创建索引图像............................................. (14)6.9、颜色模型转换...................................... .. (14)6.10、操作界面设计 (15)七、程序调试及结果分析 (15)八、心得体会 (16)九、参考文献 (17)十、附录 (18)基于MATLAB的图像处理的课程设计摘要：数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。

MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。

它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。

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。

基于MATLAB的车牌识别系统设计学院测控与通信工程学院专业信号与信息处理学生姓名二妮子学号 1101101101指导教师么么哒基于MATLAB的车牌识别系统设计摘要：本文主要介绍了基于MATLAB的有关数字图像处理的车牌数字识别系统。

系统是利用单张包含车牌的静态图片进行识别的，整个识别过程主要分为车牌定位和字符分割和字符识别三个大的模块。

而其中的字符识别是系统的核心部分。

字符识别目前运用的最多的就是神经网络和模板匹配的方法，本文所介绍的就是基于神经网络的方法来实现车牌数字的识别。

过程中也相应结合了特征提取、直方图统计等一系列方法。

从实验得知，这种神经网络的方法实现简单，且容易理解，在确保识别准确率的前提下，可以提高识别的效率，使得系统在比较准确地定位了车牌及分割出字符后，能更准确地实现字符的识别。

关键词：车牌识别；matlab；神经网络1 引言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，车牌识别系统（LPRS）是智能交通系统的重要组成部分。

随着机动车辆数量的大幅度增加以及计算机技术的发展，人们对交通控制系统的要求显著提高。

因而智能交通系统被广泛地应用于交通控制系统当中，比如高速公路收费、停车场车辆管理、违章车辆监控、交通诱导控制等场合。

这使得车牌识别系统也得到了更广泛的关注。

与传统的车辆管理方法比较，车牌识别系统可以大大提高交通管理的效率和水平，帮助实现车辆管理的规范化。

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。

2 车辆牌照识别系统工作原理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。

基于matlab的汽车车牌的号码识别系统设计与实现目录1 技术要求 (1)2 基本原理 (1)3 各模块的功能 (2)3.1 图像预处理 (2)3.2 车牌定位 (5)3.3 字符分割和识别 (7)4 调试过程及结论 (10)5 心得体会 (11)6 参考文献 (11)1 技术要求用相机拍摄获取彩色汽车车牌的图片，应用MATLAB软件对所拍摄车牌号图片进行相应处理（如，去噪，去除背景提取目标，边缘分割，轮廓提取等）最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字（只能用黑色显示）。

2 基本原理汽车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。

汽车车辆牌照识别系统的基本工作原理图如图1所示：空间，且处理时也会降低系统的执行速度，因此对图像进行识别等处理时，通常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。

对图像进行灰度化处理、边缘提取、再利用形态学方法对车牌进行定位。

具体步骤如下：首先通过MATLAB软件对图像进行灰度转换，二值化处理然后采用4X1的结构元素对图像进行腐蚀，去除图像的噪声。

采用25X25的结构元素，对图像进行闭合应算使车牌所在的区域形成连通。

在进行形态学滤波去除其它区域。

3 各模块的功能3.1 图像预处理对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。

载入车牌图像如代码如下所示：I=imread('car.jpg');%应用imread函数从图形文件中读取命名为car的图像; figure();subplot(3,2,1),imshow(I), title('原始图像');%以“原始图像”为题目将图片显示出来。

结果如图2所示：图-2 原始图像对提取出来的原始图像进行下列处理：转化为灰度图像，采用Robert算子进行边缘检测，腐蚀图像，填充图像，形态滤波。

毕业论文基于MATLAB的车牌识别系统研究姓名：学院：专业：班级：指导教师：2016 年6 月1日天津工业大学毕业论文任务书题目基于MATLAB的车牌识别系统研究学生姓名学院名称电子与信息工程学院专业班级课题类型教师科研课题课题意义近几年，车牌识别系统作为智能交通的一个重要方向越来越受到重视。

车牌识别系统可以应用于停车场管理系统、智能交通管理系统、小区车辆管理系统等各个领域，对交通管理及治安管理有着十分重要的作用。

虽然目前已有一些车牌识别系统相关产品出现，但是对其算法的研究发展从没有停止。

研究车牌识别系统的现有技术，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌号识别系统。

该设计方案仅进行MATLAB软件的开发，图像采用能够清楚显示的汽车图片，软件包括车牌定位、车牌字符分割及车牌字符识别三个模块。

任务与进度要求利用MATLAB，对车牌识别系统进行研究。

2016.3.1-2016.3.31 查阅相关文献资料，翻译外文文献；2016.4.1-2016.4.30进行理论知识分析，编写软件，系统调试；2016.5.1-2016.5.31整理资料，撰写论文；2016.6.1-2016.6.2准备毕业答辩。

主要参考文献[1] 赵丹，丁金华，基于MATLAB的车牌识别，大连理工学报，2008.6[2] 王刚，冀小平，基于MATLAB的车牌识别系统研究，电子设计工程，2009.11[3] 徐辉，基于MATLAB实现汽车车牌自动识别系统，人工智能及检测技术2010.6[4] MATLAB R2007图像处理技术与应用，王爱玲，叶明生，邓秋香，电子工业出版社，2008.1[5] 张德丰，MATLAB模糊系统设计，国防工业出版社，2009.2[6] 郭大波，陈礼民，卢朝阳，韩丽萍.基于车牌底色识别的车牌定位方法.计算机工程与设计，2003，4(5)：81～89.[7] 刘伟铭，赵雪平. 一种基于扫描行的汽车车牌定位算法. 计算机工程与应用，2004，223～225.起止日期2016.01.09～2016.06.01 备注院长教研室主任指导教师毕业设计（论文）开题报告表姓名学院电子与信息工程学院专业电子信息科学与技术班级题目基于MATLAB的车牌识别系统研究指导教师一、与本课题有关的国内外研究情况、课题研究的主要内容、目的和意义：与本课题有关的国内外研究情况：车辆牌照在交通系统管理中有着重要的作用，从20世纪90年代初，国外的研究人员就已经开始了对车牌识别的相关研究，其中具有代表性的工作有：R．Parisi利用DSP和神经网络技术开发出了一套车牌识别系统。

毕业设计 [论文]题目：基于MATLAB车牌识别系统研究系别：电气与电子工程系专业：电气工程及其自动化姓名：学号：091210247指导教师：杨帆河南城建学院2012年05 月10 日摘要近几年，车牌识别系统作为智能交通的一个重要方向越来越受到重视。

车牌识别系统可以应用于停车场管理系统、高速公路超速管理系统、城市十字路口的“电子警察”、小区车辆管理系统等各个领域，对国家的安全发展有很大的作用。

虽然目前已有一些车牌识别系统相关产品出现，但是对其算法的研究发展从没有停止，仍有许多学者在做着进一步的研究改进。

本文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，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌识别系统。

确定了整体设计方案，其中软件部分包括车牌定位、车牌字符切分及车牌字符识别三个模块。

车牌定位模块中提出了基于小波变换的车牌边缘提取的算法，以及车牌二次定位的算法，提高了系统在光照条件较差的情况下的定位准确率，该算法对于各种底色的车牌具有良好的适应性；车牌的二值化采用了改进的Otus 算法，重新划分了其两维直方图的区域，改进后的算法大大减少了运行时间，对于各种类型的车牌都能达到较好的二值化效果。

根据上述算法搭建了一个测试平台。

整个测试平台的软件部分采用MATLAB 的M 语言编写。

通过测试平台，对353 幅卡口汽车照片进行车牌识别，测试系统的性能。

测试结果表明，本课题设计的车牌识别系统可有效地实现车牌识别，为今后的产品化奠定了很好的技术基础。

关键词：车牌识别，小波变换，Otsu 算法，模板匹配， MATLABABSTRACTIn recent years, the development of intelligent transportation has become more and more important. As an important aspect in intelligent transportation, plate license recognition system has taken more and more attention. The plate license recognition system can be applied to public parking, highway speeding management system, crossing road, district vehicle management system, and so on. Although now there are already some exsiting plate lecense recognition systems, the research and development of arithmetic have never stopped, and there are still many scholars who are doing further research and improvement.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, and the paper focused on the software part. The whole system concludes three modules. They are plate location, plate character segmentation, and plate character recognition. In the plate location module, the paper puts forward an arithmetic of plate edge recognition by wavelet decomposition, and an arithmetic of locating twice, which improve the accuracy in bad light condition, and are fit for plates with different grounding. An improved Otsu arithmetic is used in the process of binaryzating, which reduces the running time, and can achieve good effect for different kinds of plate.Then, a test platform has been built with MATLAB, for the test of the system. Through the test of 353 monitoring car photographs, the results shows that the system can effectively meets the requirement, and lay a good foundation of technology for productization.KEY WORDS: plate license recognition, wavelet transform, Otsu, template matching, MATLAB摘要 (I)ABSTRACT ................................................. I II 1 绪论.. (1)1.1 研究背景 (1)1.2 车牌识别系统现状 (3)1.2.1 国内外车辆牌照识别技术现状 (3)1.2.2 车牌识别技术的应用情况 (4)1.2.3 车牌识别技术的发展趋势 (5)1.3 本课题的设计内容 (5)1.4 论文结构 (6)2 系统总体设计 (8)2.1 车牌识别系统总体设计 (8)2.2 系统硬件设计 (8)2.3 系统软件设计 (9)2.4 本章小结 (10)3 车牌定位 (11)3.1 车辆图像预处理 (11)3.1.1 图像灰度化 (11)3.1.2 灰度拉伸 (12)3.1.3 图像平滑 (13)3.2 图像的边缘检测 (14)3.3 车牌初步定位 (15)3.3.1 结构元素的选取 (15)3.3.2 提取候选区域 (16)3.4 车牌精确定位 (17)3.4.1 车牌水平方向的定位算法 (18)3.4.2 车牌垂直方向的定位算法 (19)3.5 本章小结 (20)4 车牌字符切分 (22)4.1 车牌字符切分综述 (22)4.2 车牌二值化 (22)4.2.1 图像二值化的基本原理 (22)4.2.2 Otsu 算法 (23)4.3 倾斜校正 (24)4.3.1 倾斜角度的计算 (24)4.3.2 坐标变换校正图像 (25)4.4 字符切分 (26)4.5 本章小结 (28)5 车牌字符识别 (30)5.1 车牌字符识别综述 (30)5.2 模板匹配字符识别 (31)5.2.1 模板匹配字符识别 (31)5.2.2 创建匹配模板 (32)5.2.3 提取车牌特征 (32)5.2.4 模板匹配 (33)5.2.5 模板匹配字符识别法小结 (34)5.3 本章小结 (35)6 系统测试及分析 (36)6.1 测试平台搭建 (36)6.2 测试平台介绍 (37)6.3 测试结果分析 (40)6.4 本章小结 (41)7 总结与展望 (42)7.1 总结 (42)7.2 展望 (43)参考文献 (44)附录 (45)致谢 (46)1 绪论1.1 研究背景1990 年，美国智能交通学会CITS America 提出了智能交通系统（ITS）的概念。

基于MATLAB的车牌自动识别技术研究1、本文概述随着技术的快速发展和智能时代的到来，自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和应用逐渐成为全球热点。

在这些领域，汽车牌照的自动识别技术起着至关重要的作用。

汽车牌照自动识别技术作为车辆的唯一标识，不仅可以提高交通管理效率，还可以为车辆跟踪、违章记录等提供有力支持。

本文旨在通过对相关算法和技术的深入探索，研究基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术，为实际应用提供理论支持和技术指导。

本文首先阐述了车牌自动识别技术的研究背景和意义，指出其在智能交通系统中的重要地位。

随后，文章回顾了国内外该领域的研究现状和发展趋势，分析了现有技术的优缺点，为后续研究提供了理论支持。

在此基础上，重点介绍了基于MATLAB的车牌自动识别技术的实现过程，包括预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键环节。

通过对这些方面的详细阐述，展示了MATLAB在车牌识别技术中的强大功能和优势。

本文还对所提出的算法和技术进行了实验验证和性能分析，并通过对比实验和实际应用案例验证了所提出算法的有效性和实用性。

展望了车牌自动识别技术的未来发展方向，为相关领域的研究人员提供了有益的参考和启示。

通过本文的研究，我们希望能为车牌自动识别技术的发展和推广做出贡献，推动智能交通系统的进一步发展，为人们的出行和生活带来更方便、更安全的体验。

2、车牌自动识别技术综述车牌自动识别（ALPR）是一项利用图像处理、模式识别、人工智能等技术自动捕获、识别和提取车牌的关键技术。

随着智能交通系统的发展，车牌自动识别技术已广泛应用于交通管理、车辆跟踪、违章记录、停车场管理等领域。

车牌自动识别技术主要包括四个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。

图像预处理用于提高图像质量，减少噪声干扰，并为后续步骤提供清晰稳定的图像。

车牌定位是使用算法在预处理的图像中定位车牌的位置，为后续的字符分割提供准确的车牌区域的过程。

字符分割是将车牌中的字符逐一分割，为字符识别中的单个字符提供输入的过程。

xxxx大学数字图像处理本科生课程论文论文题目：___车牌识别方法研究______完成时间：___2016年6月1日_______所在专业：___软件工程______________所在年级：___大三年级______________基于MATLAB的车牌识别方法研究xxx级软件专业1班 xxx xx摘要:汽车车牌的识别是智能交通管理的重要组成部分之一。

本文主要介绍车牌区域提取、字符切割、字符识别。

车牌区域提取主要包括图像灰度图转化、图像边缘检测、灰度图腐蚀、图像平滑处理、边界值计算。

字符切割主要包括图像去噪处理、图像膨胀和腐蚀处理。

字符识别主要包括图像膨胀和腐蚀处理、字符归一化。

关键词：MATLAB、车牌区域提取、字符识别、字符切割1 研究背景随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。

为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。

而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。

我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。

车牌识别的难点：① 我国汽车牌照自身特征的复杂性1) 汉字、字母、数字混合。

我国的车牌不单单有英文字母和阿拉伯数字，还有汉字。

2) 颜色种类多。

国外的车牌颜色种类相对于国内较少一些，我国的车牌颜色种类较多。

3) 人为因素复杂。

由于环境、道路或者人为因素造成车牌有严重污渍、车牌模糊不清或者车牌偏斜角度很大的车辆，在我国都可以上路行驶。

4) 车牌格式多。

我国的车牌格式很多，包括：民用车牌、公安警察车牌、武警车牌、军车车牌、外交车牌、特种车牌、消防车牌等。

② 外部环境影响1) 外部光照条件各不相同，白天和晚上的光照各不相同。

光照对采集的图像质量产生很大的影响。

不同的光照角度对车牌光照的不均匀影响也很大。

不同的气候条件、背景光照环境、车牌反光程度都决定了车牌的亮度特征。

2) 外界背景的复杂程度也影响车牌的定位准确率。

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。