毕业设计论文-基于matlab的车牌识别系统的设计(附程序+详解注释)

基于MATLAB的车牌识别

liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '京津沪渝冀晋辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤琼川贵云陕甘蒙新青藏桂宁港']); %建立自动识别字符代码表 l=1; [m2,n2]=size(subcol); for k=findmax-4:findmax+3 cleft=markcol5(k)-maxwidth/2; cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2; if cleft<1 cleft=1; cright=maxwidth; end if cright>n2 cright=n2; cleft=n2-maxwidth; end SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright); SegBw2 = imresize(SegBw1,[32 16]); %变换为32行*16列标准子图 if l==1 %第一位汉字识别 kmin=37; kmax=68; elseif l==2 %第二位A~Z 字母识别 kmin=11; kmax=36; elseif l>=3 & l<=5 %第三、四位0~9 A~Z字母和数字识别 kmin=1; kmax=36; else %第五～七位0~9 数字识别 kmin=1; kmax=10; end for k2=kmin:kmax fname=strcat('D:\sample\',liccode(k2),'.bmp'); SamBw2 = imread(fname,'bmp'); SubBw2 = SamBw2-SegBw2; Dmax=0; for k1=1:32 for l1=1:16 if ( SubBw2(k1,l1) > 0 | SubBw2(k1,l1) <0 ) Dmax=Dmax+1; end end end Error(k2)=Dmax;

课程设计报告-车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计 一、摘要: 随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。 二、设计目的和意义: 设计目的： 1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。 设计意义： 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。 三、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。 四、详细设计步骤:

车牌识别论文

《车牌识别系统》 车牌识别系统 摘要：文章从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，并用MATLAB进行了仿真。 关键词：车牌识别，车牌定位，车牌字符分割 1 引言

车牌是一辆汽车独一无二的信息，因此，对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。随着 ITS(智能交通系统)的高速发展，对车牌识别技术的研究也随之发展。从根本上讲，牌照识别应用了先进的图像处理，模式识别，人工智能技术来获取，处理，解释，记录拍照的图像。目前，牌照识别技术已经广泛而成功的应用于高速公路的监测，电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车辆辨识等重要领域。 车牌识别系统一般包括以下几个部分，见图1。 图1 车牌识别系统 主要研究内容如下: 1.车牌的定位研究。先进行图像的预处理，包括:RGB彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 2.字符分割的研究。先对定位后的车牌图像进行预处理，然后按照车牌的先验信息,用区域增长算法来确定候选车牌的字符区域。 3.字符识别的研究。对于提取出的单个字符，先进行归一化操作，再与给定的模板做对比，识别出字符。 2. 图像的定位 2.1 图像的预处理 一般情况下，由CCD采集到的图像会有不理想的情况，如光线过强，或者偏弱，这些都会对后续的图像处理产生一向。而且车牌位于车身下部，靠近散热片，对比度较差，此时若直接对灰度图像进行定位会有不小的困难，为了获得较好处理的灰度图像，在对CCD 采集的原始图像进行灰度化后，要对其灰度转换。 首先对图像灰度拉伸，使灰度级占据 0--255整个区域，这样做的目的是为了减少光线过强，或者偏弱时造成的灰度级过少．本文直接采用直方图均衡化，这样处理简单，运算量小，效果也较理想。 2.2 边缘提取

(完整版)车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计 1．摘要： 汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，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。 2．设计目的： 1、使学生在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。 2、激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神，锻炼学生的动手能力。 3．设计原理 由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。 图1 牌照识别系统原理图 该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。其基本工作过程如下： （1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像；

（2）由摄像机或CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等； （3）由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域； （4）对牌照字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。4．详细设计步骤 4.1 提出总体设计方案。 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成，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与特征提取和单个字符识别两个模块。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。 由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。 因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。 车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。 因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB及以上。 系统可以运行于Windows98、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlab。 4.2 预处理及边缘提取

毕业设计--基于单片机的车牌识别系统设计与实现

基于单片机的车牌识别系统设计与实现 目录 摘要 (2) 二、选题 (4) 三、系统主要特点 (5) 四、系统方案、实现原理 (6) 4.1 图像采集及存储格式 (8) 4.2 图像的灰度化 (8) 4.3 图像的二值化 (9) 4.4 车牌的去边框 (9) 4.5 图像的梯度锐化 (10) 4.6 字符分割算法 (11) 4.7 字符的归一化 (12) 4.8字符特征提取 (13) 4.9 字符识别算法 (15) 4.9.1 BP神经网络法 (15) 4.9.2 模板匹配法 (17) 五、操作说明与硬件框图 (18) 六、实验程序 (19) 七、数据统计分析 (66) 八、结果分析 (66) 九、实验心得 (66) 十、参考文献 (69)

摘要 伴随着世界各国汽车数量急剧增加，城市交通状况日益引起人们的重视，如何有效地进行交通管理，已成为越来越多人关注的焦点，解决这些问题的关键就是建立智能交通系统。车牌识别是智能交通系统的重要组成部分，它在交通控制与监视中有着多种用途，目前已广泛应用于各种领域。 本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中，完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景以及其实现意义。然后对实现车牌识别的硬件环境作简要介绍。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。之后，对几种字符特征提取算法进行了对比分析，最后选取最适合的网格特征提取法，以此为基础进行模扳匹配，最终识别出车牌号码。 关键词：车牌提取；图象处理；车牌识别；单片机；模扳匹配

基于MATLAB的车牌识别系统研究

上海交通大学 硕士学位论文 基于MATLAB的车牌识别系统研究 姓名：王璐 申请学位级别：硕士 专业：电工理论与新技术 指导教师：陈洪亮 20090101

基于MATLAB的车牌识别系统研究 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；针对BP神经网络字符识别算法，采用有动量的梯度下降法训练网络，减小了神经网络学习过程的振荡趋势，使得BP网络能够较快的达到收敛，完成车牌字符的识别。对模板匹配算法和BP网络算法进行对比，证明了BP网络算法要优于模板匹配算法。 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，BP网络，MATLAB I

车牌识别系统技术方案

停车场管理系统自动车牌识别计费系统技术方案

目录 1企业概况 (4) 1.1公司简介 (4) 1.2资质证书 (4) 2概述 (10) 2.1系统方案总体设计 (10) 2.2项目背景 (11) 2.3方案概述 (12) 3系统介绍 (14) 3.1车牌识别系统简介 (14) 3.2系统优势 (15) 3.3系统组成 (16) 4主要设备参数性能介绍 (19) 4.1CA-AB900道闸 (19) 4.2INEX- TI200 200万高清识别一体机 (20) 4.3CA-600读卡控制器 (21) 技术参数： (21) 4.4软件监控界面 (22) 4.5其他辅件 (22) 5售后服务 (23) 5.1保修时间及范围 (23) 5.2维修及维护服务 (23) 5.3更新改进服务 (23) 5.4客户档案，完善产品质量 (24) 6部分工程案例 (25)

1企业概况 1.1 公司简介 北京市仟安科技有限责任公司是设计、研发、生产、销售、服务为一体的高新技术企业。公司凝聚了大批实力雄厚的研发团队和技术团队，凭着对智能化应用领域多年来的积淀和对未来智能化领域发展的导向，为用户提供有价值的产品和服务。 公司经过多年的开发研究，引进国外最先进的高新技术，不断完善自我。主要研发停车场主板软件、生产智能道闸、停车场收费系统、车位引导系统、派车系统、门禁系统、自动检售票系统等安防权限认证、消费认证产品。仟安的智能系统解决方案也已得到客户的全面认可和好评。经国家技术监督部门检验、产品的技术含量及外光造型已达到世界先进水平。现“仟安”产品已遍布全国各大城市及地区，并已成功销往海外。 公司以“冲破束缚，发展无限”为企业宗旨，积极引领核心技术创新，不断为全球用户创造完美产品。逐渐形成了“开拓、创新、共赢、务实”的企业文化，建立了朝气蓬勃的精英团队。 公司自创建以来，一直保持了高速发展态势，现已成为国内停车场系统服务领域的领跑者，致力于成为中国领先的安防服务品牌。 1.2 资质证书

基于模板匹配的车牌识别及matlab实现

科类理工类编号（学号）20082036 本科生毕业论文（设计） 基于模板匹配的车牌识别及matlab实现 License plate recognition based on template matching and matlab implementation 伏绍鸫 指导教师：朱玲职称讲师 农业大学黑龙潭650201 学院：基础与信息工程学院 专业：电子信息工程年级：2008级 论文（设计）提交日期：2012年5月答辩日期：2012年5月

答辩委员会主任：林楠 农业大学 2012年05 月

目录 摘要 (1) ABSTRACT (2) 1 前言 (3) 2 车牌识别系统分析 (4) 2.1 车牌识别的目的 (5) 2.2车牌识别现状分析 (5) 2.3车牌识别的意义 (6) 2.4 我国车牌分析 (7) 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 车牌图像处理 (9) 3.2.1 图像灰度化 (9) 3.2.2 图像二值化 (10) 3.2.3边缘检测 (10) 3.2.4 图像闭运算 (12) 3.2.5图像滤波处理 (13) 3.4 车牌字符处理 (15) 3.4.1 阈值化分割原理 (15) 3.4.2 对车牌阈值化分割 (16) 3.4.3 字符归一化处理 (17) 3.5 字符识别 (17) 3.5.1 字符识别简述 (17) 3.5.2 字符识别的分类 (18) 3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (19) 4 实验分析 (19) 4.1车牌定位过程及分析 (19) 4.2 车牌字符识别 (23) 4.3 车牌识别结果及分析 (26) 5 结论 (28) 参考文献 (29) 致 (29) 附录 (29)

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

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:

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:

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

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）： 年月日学院院长（签字）： 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。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: 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；

(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文

本科生毕业论文（设计） 题目: 基于数字图像处理的车牌识别设 计 姓 名: 周金鑫 学 院: 数理与信息工程学院 专 业: 电子信息工程 班 级: 111 学

号: 指导教师: 刘纯利职称: 教授 2014 年 12 月 24 日 安徽科技学院教务处制 目录 摘要 ....................................................................关键词 .................................................................. 1、设计目的 ............................................................. 2、设计原理: ............................................................ 3、设计步骤: ............................................................ 4、实行方案 ............................................................. 4.1. 总体实行方案:................................................... 4.2. 各模块的实现:................................................... 4.2.1输入待处理的原始图像: ....................................... 4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................

基于matlab的车牌识别(含子程序)

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, end global 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se

车牌识别设计报告

课程综述 课程名称车牌识别 班级08电子《2》班 姓名张宝平 学号0805070198 日期2011-11-15 指导教师王保云

车牌识别系统的设计 一、摘要 随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，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。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。用MATLAB软件编程来实现每一个部分,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。 二、设计目的和意义 目的： 1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。 意义： 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。 三、设计原理 由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。 图1 牌照识别系统原理图 该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。其基本工作过程如下： （1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆

车辆牌照图像识别算法研究与实现本科毕设论文

Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现

车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++

Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++

基于Matlab的车牌识别实现源码

function[]=main(jpg) close all clc tic %测定算法执行的时间 [fn,pn]=uigetfile('timg1,jpg','选择图片') %读入图片 I=imread([pn,fn]); figure,imshow(I);title('原始图像'); %显示原始图像 Im1=rgb2gray(I); figure(2), subplot(1,2,1), imshow(Im1); title('灰度图'); figure(2), subplot(1,2,2), imhist(Im1); title('灰度图的直方图'); %显示图像的直方图 Tiao=imadjust(Im1,[0.19,0.78],[0,1]); %调整图片 figure(3), subplot(1,2,1), imshow(Tiao);title('增强灰度图'); figure(3), subplot(1,2,2), imhist(Tiao); title('增强灰度图的直方图'); Im2=edge(Tiao,'Roberts','both'); %使用sobel算子进行边缘检测figure(4), imshow(Im2); title('sobel算子实现边缘检测') se=[1;1;1]; Im3=imerode(Im2,se); figure(5), imshow(Im3);

se=strel('square',40);%'rectangle',[25,25]/'diamond',25/ Im4=imclose(Im3,se); figure(6), imshow(Im4); title('平滑图像的轮廓'); Im5=bwareaopen(Im4,1500); figure(7), imshow(Im5); title('移除小对象'); [y,x,z]=size(Im5); %返回Im5各维的尺寸，并存储在变量y、x、z中 Im6=double(Im5); %将Im5换成双精度数值 %开始横向扫描 tic %tic计时开始，toc结束，计算tic与toc之间程序的运行时间 Blue_y=zeros(y,1); %产生y*1的全0矩阵 for i=1:y %逐行扫描 for j=1:x if(Im6(i,j,1)==1)%如果Im6图像中坐标为(i,j)的点值为1,即为移除小对象的白色区域， Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%则y*1列矩阵的相应像素点的元素值加1， end end end [temp MaxY]=max(Blue_y);%temp为向量Blue_y的矩阵中的最大值，MaxY为该值的索引（最大值在向量中的位置） %返回包含最大元素的列，即白色区域最宽的列 %Y方向车牌区域确定 figure(8),subplot(1,2,1), plot(0:y-1,Blue_y),title('行方向白色像素点累计'),xlabel('行数'),ylabel('个数'); PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2

毕业设计论文_车牌识别系统的设计与实现参考

车牌识别系统的设计与实现 摘要 车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，有着广泛的应用，同时也是计算机视觉、图像处理和模式识别等交叉学科的研究热点。车牌识别系统广泛应用于高速公路自动收费和超速监管系统、公路流量监控系统、停车场收费管理系统、安防系统以及小区物业管理系统等等。 本文在VC++6.0平台下，结合OpenCV视觉库，开发了车牌识别系统。车牌识别系统分为五大组成部分：图像预处理、车牌定位、车牌倾斜校正、字符分割和字符识别。 本系统能够对输入的图像进行图像预处理，包括图像灰度化、图像滤波、边缘检测和二值化等；其次，通过使用数学形态学技术和车牌的高宽比固有特征从预处理后的图像中定位出车牌位置，并把车牌提取出来；再次，使用Hough 变换方法测出倾斜角，对车牌进行有效的旋转校正；通过水平投影去除车牌的上下边框，使用垂直投影法把字符一个个分割出来；最后，通过模板匹配法识别车牌字符并输出。实验结果表明，车牌定位的准确率为87.9%，车牌字符的正确识别率为72.6%。 关键词：车牌定位，数学形态学，Hough 变换，倾斜校正，投影

Design and Implementation of License Plate Recognition System Abstract License plate recognition system is an important part of intelligent transportation system and it has a wide range of applications. It is a hot spot of research in computer vision, image processing and pattern recognition. License plate recognition system is widely applied in the highway automatic charging and speed regulation system, highway traffic monitoring system, parking fee management system, security system and the residential property management system, etc. This system is developed in VC++6.0 platform and computer vision library OpenCV. License plate recognition system designed is mainly divided into five parts: image preprocessing, license plate orientation, license plate tilt correction, character segmentation and character recognition. This system can perform the image pretreatment to the input image, including the image gray level, the image filtering, edge detection and binarization and so on. Secondly, by using the technology of mathematical morphology and the plate inherent characteristics of aspect ratio to position license plate location in the image after pretreatment, and extract the license plate. Thirdly, Hough Transform method is used to measure the angle and effective rotation correction the license

基于MATLAB的车牌识别课程设计

MATLAB课程设计报告书 课题名称基于MATLAB的车牌识别课程设计 姓名 学号 学院 专业 指导教师 2016年6月21日

基于MATLAB的车牌识别课程设计 目录 一．课程设计目的……………………………………………二．设计原理…………………………………………………三．详细设计步骤…………………………………………… 四. 设计结果及分析………………………………………… 五. 总结……………………………………………………… 六. 设计体会………………………………………………… 七. 参考文献…………………………………………………

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:

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

基于Matlab的车牌识别算法

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

LICENSE PLATE RECOGNITION ALGORITHM BASED ON MATLAB ＡＢＳＴＲＡＣＴ License plate system is a computer vision and pattern recognition technology in one of the important application research topic in the field of intelligent transportation. License plate recognition system based on specific goals of a special computer system, the system mainly includes three contents: license plate locating, character segmentation and character recognition. One of the purpose of license plate location is taken from the auto locate the license plate in the image, so as to facilitate the subsequent work character segmentation and character recognition. Now commonly used methods are: based on template matching method, based on the characteristics of the method and neural network, etc. This design USES based on template matching algorithm and based on artificial neural network algorithm to locate license plate recognition, the algorithm is only for blue white license plate segmentation recognition, the algorithm can be directly applicable in principle to the black white plate,. This algorithm to segment the image pixel values and template image, thus to avoid the cut out in the process of image pixel values are not consistent. But black on white background and black text plate, yellow bottom plate, adjustments need to license plate localization algorithm, and the image inversion of (0, 1, 1, 0). Key words: license plate recognition system; Character segmentation; License plate location