车牌检测识别实验报告

1、数字图像处理课程设计报告学院专业电子信息科学与技术班级XXXXXXXXXXXX学生姓名XXXXX学号XXXXXXXX车牌检测识别关键词:车牌定位，字符分割，字符识别绪论:随着我国的公路交通事业发展迅速，人工管理方式已经不能满着实际的需要车牌自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,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：正确地分割文字图像区域；正确的分离单个文字；正确识别单个字符。用MATLAB软件编程来实现，最后识别出车牌。在实现的同时对

2、出现的问题进行了分析、处理。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。课程设计的目的：.掌握数字图像处理的基本概念、基本理论和基本方法；.掌握图像处理的常用算法；.让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践；.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。课程设计的意义：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

3、养一定的科研能力。算法思想，程序流程，实验展示：一个完整的车牌号识别系统要完成从图像采集到字符识别输出，过程相当复杂车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的车辆图像，实现车牌号码的自动识别典型的车辆牌照识别系统是由图像采集系统、中央处理器、识别系统组成，一般还要连接相应的数据库以完成特定的功能。当系统发现(通过埋地线圈或者光束检测)有车通过时，则发出信号给图像采集系统，然后采集系统将得到的图像输入识别系统进行识别，其识别结果应该是文本格式的车牌号码。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

4、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。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：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；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；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

5、区域；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。车牌整体识别过程大体可分为五个步骤:图像采集、图像预处理、车牌定位和分割、车牌字符分割和车牌字符识别。一：原始图像：由停车场固定彩色摄像机、数码相机或其他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处理。牌照区域的定位灰度处理前灰度处理后氐虞毙理后的灰廈因4Q4gu?MEttaeEl亡E.dkIrwert_!口bDeikiap妙nd晡HelpT心H丄IbI焉还虫凰I旦BQ4101DD2DD扳艇理方的OSfiHS:车牌位置提取：通过运算得到图像的边缘，再计算边缘图像的投影面

6、积，寻找谷峰点以大概确定车牌的位置，再计算连通域的宽高比，剔除不在阈值范围内的连通域，最后便得到了车牌区域。牌照区域的分割中值滤波边缘检测0!-口T1-41At)占h仝、Q!1Gk-*-lK-T._44-W四：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。腐蚀后图片平滑处理V五：字符识别，利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字UkJ丸凸,欢Or阳丈垃EE百三皿:些4E冲.Edk讥liMriTnaikDiirficfi賊ids*l-HpJTOIO4TCI8均值滤波后膨胀或腐蚀处理后側411酬A4TW六：输出结果：得到最后的汽车牌照，包括汉字、字母和数字。M8车牌进一步处

7、理P3Figure-1D;H3&应日早File.dit空iEvInsertI&olsJQ&sktopindowHelp叫喂摯色归水kg|吕題|ra珈CJgj空线性衣:虞处埋后的握废國宦Ji4一中值滤漩后3丰牖二1H團像譯4422样一一71稼A4102S-膨月绘或膈蚀赴理后稼A4lie1、字符分割，字符归一化.总结:根据车牌特点，一般采用的车牌定位算法有：1.边缘检测定位算法；2.利用哈夫变换进行车牌定位；3.色彩分割提取车牌等。这里我采用的是边缘检测的方法实现定位的。字符分割的方法也有多种：1.基于聚类分析的字符分割；2.投影分割的方法；3.基于模板匹配的字符分割等。最常用的是投影分割，主要是

8、针对在车牌定位，图像预处理后比较规则的车牌图像。优点是程序逻辑设计简单，循环执行功能单一，便于设计和操作，程序执行时间短。字符识别的基本方法通常又三类：1.结构特征分析方法；2.模板匹配法；3.神经网络法。此处采用的是模板匹配的方法，即是将要识别的字符与事先构造好的模板进行比对，根据与模板的相似度的大小来确定最终的识别结果。但是系统本身还存在许多不足，距离具体实用的要求仍有很大差距，但我却在这次课程设计中学到了很多知识。这个课程设计让我学到了很多东西，涉及到方方面面的知识，在这整个过程中我们查阅了大量的资料，在这期间遇到了很多困难，我知道做什么都不容易，只能塌下心来，一步一个脚印的去完成才行。

9、这学期我们学习了数字图像处理这门课程，在这个课程设计中应用到了很多其中的知识。理论只有应用到实际中才能学着更有意义。在整个设计中我懂得了许多东西，也培养了我独立工作的能力，树立了信心，相信会对今后的学习工作生活有非常重要的影响。同样，此次课程设计也提高了我的动手的能力，使我充分体会到了在创造过程中探索的艰难和成功时的喜悦。虽然这个设计做的并非对所以车牌都合适，但是在设计过程中所学到的学习方法是我最大收获和财富，相信定会使我受益终身。核心算法代码：（附后）车牌识别1：手动加入图片车牌识别2：自动识别图片chpaishibielzidongshibie参考文献1.冈萨雷斯数字图像处理（第二版）电子工业出版社，20078.冀小平基于Matlab的车牌识别系统研究J.北京：电子设计工程,2009.11,11（3）：1821.徐辉基于Matlan实现汽车车牌自动识别系统M.北京：国防工业出版社，2010.64.王爱玲，叶明生等.MATLABR2007图像处理技术与应用M.北京：电子工业出版社，2008.1.张德丰.MATLAB模糊系统设计M.北京：国防工业出版社,2009.2.叶晨洲等车辆牌