车牌识别系统毕业论文

车牌识别系统毕业论文车牌识别系统毕业论文论文(设计)题目车牌识别系统——车辆牌照定位系统的设计与实现院系名称计算机科学与技术系专业〔班级〕计算机科学与技术摘要车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供应字符识别部分。在本文中作者分析出车辆牌照具有如下特征：〔1〕具有固定的长宽比；〔2〕车牌区域内部字符数目固定；〔3〕字符与背景之间存在很大的颜色差异；〔4〕对于含有车牌信息的灰度图像，其车牌区域边缘明显，灰度跳变大，相对于车牌以外区域，具有明显的特征等。所以，一般基于图像处理的车牌定位系统是通过分析车辆牌照的某些特征来进行定位的。针对车牌本身固有的特征，本文首先介绍了在车牌定位经过中常用的几种数字图像处理技术：图像的二值化处理、边缘检测和图像加强等。其次介绍了如今常用的车牌定位方法，并对这些方法进行分析，总结出各种方法的优缺点，然后在此基础上提出采用带边缘检测的灰度图像行扫描投影方法对车牌进行定位，并使用VC++6.0编码实现车牌定位系统。最后对该系统进行了测试，测试结果表明该系统具有良好的人机交互方式，具有较高的识别正确率和较快的识别速度，对用户给定的待测图像能够迅速准确地进行车辆牌照的定位并将定位结果显示给用户，该系统具有一定的实用价值。关键词：车牌定位，灰度图像，行扫描，投影AbstractAsanimportantpartoftheIntelligentTransportationSystems,LicensePlateRecognitionSystemplaysanimportantroleintrafficmonitoringarea.Licenseplaterecognitionsystemcanbedividedintothreeparts,i.e.,imagepre-processing,licenseplatelocationandcharacterrecognition.Thevehiclelicenseplatelocationisanimportantprocedurewhichisusedtoobtainalicenseimage.Itisalsothekeyofthefollowingcharacterrecognitionsystemwhichcanidentifythecorrectlicenseplatecharacters.Licenseplatelocationsystemcanperformthevehiclelicenselocationfunction,i.e.,findingthelocationofthevehiclelicenseintheimagecontainingtheentirevehiclelicenseplate,positioningtheplateregionandthendemonstratingthelocationinformationonthecomputerscreenwhichwillbetransferredtothecharacterrecognitionsystem.Inthisthesis,theauthoranalyzesthevehiclelicenseandfindsthatithasthefollowingcharacteristics:(1)Fixedaspectratio.(2)Fixedlicenseplatecharactersnumber.(3)Greatcolordifferencebetweencharactersandbackground.(4)Obviousedgeandgreatintensitychangeforgrayscaleimageswithregistrationinformation,andobviouscharacteristicscomparedwiththeouterplateregion.Therefore,themajorityofimage-basedpositioningsystemsperformlocationfunctionbyanalyzingsomecharacteristicsofthevehiclelicense.Accordingtotheowninherentcharacteristicsoflicenseplate,thisthesisintroducesmanycommonlyuseddigitalimageprocessingtechniquesinthelocationprocessoflicenseplate:binaryimageprocessing,edgedetectionandimageenhancement,andsoon.Then,weintroducethecommonlyusedmethodsoflicenseplatelocation.Further,weanalysisthesemethodsandsummarizetheiradvantagesanddisadvantages.Moreover,weproposelocatingplatebyusingthegray-scaleimageprojectionandlinescanningmethodwithedgedetection.ThissystemwasimplementedbyusingtheVC++6.0.Finally,theexperimentalresultsindicatethatthesystemhasagoodhuman-computerinteraction,abetteridentificationrateandhigherspeed.Forimagesprovidedbyusers,thesystemcanquicklyandaccuratelylocatethevehiclelicenseanddisplaythelocationresultstotheusers.Therefore,thissystemhassomepracticalvalues.Keywords:licenseplatelocation,gray-scaleimages,linescan,projection目录摘要..........................................................................................................................................IAbstract.........................................................................................................................................III目录.......................................................................................................................................IV第一章绪论(1)1.1课题的来源及意义(1)1.2课题主要研究的问题(1)1.3系统设计的目的及基本思路(1)1.3.1设计目的(2)1.3.2基本思路(2)第二章车牌定位中常用的数字图像处理技术(3)2.1汽车牌照的特征(3)2.2数字图像处理技术概述(3)2.3DIB图像概述(3)2.4车牌定位中常用的数字图像处理技术概述(4)2.4.1图像二值化(4)2.4.2边缘检测(4)2.4.3图像加强(5)第三章车牌定位方法研究(6)3.1车牌定位常用方法介绍(6)3.1.1基于纹理特征分析的定位方法(6)3.1.2基于数学形态学的定位方法(6)3.1.3基于边缘检测的定位方法(6)3.1.4基于小波分析的定位方法(6)3.1.5基于图像彩色信息的定位方法(6)3.2基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法(7)第四章车牌定位系统的设计与实现(8)4.1车牌定位系统系统分析(8)4.1.1系统业务需求(8)4.1.2系统用户需求(8)4.1.3系统功能需求(8)4.1.4系统运行环境需求(8)4.2车牌定位系统的整体架构设计(8)4.2.1系统总体架构(8)4.2.2系统技术架构(9)4.3车牌定位系统的功能模块划分和实现(10)4.3.1系统的功能模块划分(10)4.3.2系统的功能模块实现(11)第五章车牌定位系统的系统测试(16)5.1系统测试经过(16)5.2系统测试结果(17)5.3测试结果分析(24)第六章技术要点回首(26)6.1难度分析(26)6.2主要工作(26)6.3应用的主要技术手段(26)6.4存在的问题及瞻望(27)结论(28)参考文献(29)致谢(30)错误！未找到引用源。第一章绪论1.1课题的来源及意义随着全球各国汽车数量的持续增加，城市的交通状况越来越遭到人们的重视。怎样有效地进行交通管理日益成为各国政府相关部门所关注的焦点。智能交通系统〔IntelligentTransportationSystem，简称ITS〕针对这一问题，能够有效实现道路交通自动化管理，加强交通安全，提高运输效率，提高经济活力[1]。在智能交通系统中，怎样准确的对车辆的信息和身份进行高速准确识别是最为重要和关键的问题。车辆牌照作为车辆的唯一身份标识是智能交通系统中大量信息的来源和直接处理对象，使得车牌识别系统的研究成为智能交通系统的核心。车牌自动识别系统是对经摄像头拍摄的含有车辆牌照的图片利用图像处理的分析方法，提取出车牌区域，进而对车牌区域进行字符分割和识别，最终完成对车牌的识别[2]。其中怎样提取车牌区域图像是车牌自动识别系统能否快速有效的进行车牌识别的首要问题和重要的步骤。高速有效的车牌定位系统能够显著提高车牌识别系统的识别正确率和识别速度。车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，在交通监视和控制中占有很重要的地位，能够应用到下面一些领域：〔1〕高速公路和停车场收费管理系统。在高速公路收费入、出口完成车牌识别工作，实现不停车收费；还能够根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案，可发现没有及时交纳养路费的车辆，同时杜绝养路人员的徇私舞弊现象。〔2〕交通场所布控管理系统。该系统采用车牌识别技术，实现对重点车辆的自动识别、快速报警处理，不仅能够有效防止机动车辆被盗，而且为公安、监察机关对犯罪嫌疑人所驾驶的车辆自动监控、跟踪提供了高科技手段。〔3〕高速公路超速自动化监管系统。该系统以车牌识别技术为核心技术，辅助其他高科技手段，建立高速公路超速无人值守的自动监测和自动布控系统，能够有效地解决高速公路上因超速造成交通事故；同时当车辆超速时，能够获取该车的图像，并得到该车的牌照号码，便于对违规车辆进行处罚[2]。本系统基于对汽车牌照的数字图像处理和分析，提供快速有效地汽车牌照定位方法，实现对车辆牌照区域的提取功能。1.2课题主要研究的问题〔1〕采用何种方法对车辆牌照进行定位？〔2〕采用哪些图像处理算法能够知足车辆牌照定位的要求？〔3〕采用何种技术流程对图像进行车辆牌照的定位？1.3系统设计的目的及基本思路1.3.1设计目的本系统主要应用于对车辆图像进行车辆牌照的定位，根据这一实际应用背景，确定了系统设计的三个目的：实用性、高速性和鲁棒性。实用性：该系统主要应用于车辆管理，以及其他与车牌有关系的领域，所以具有很重要的实用价值，为了提高其实用价值，要充分考虑系统在应用中所碰到的问题，防止由于识别的偏差导致结果的不正确，影响工作的进程，降低工作的效率。高速性：由于本系统处理的对象为运动中的车辆，在实际应用经过中，提交给系统的车辆图像间隔时间较短，因而本系统必须能够高速地对车辆图像进行分析处理，并获得结果。鲁棒性：在整个车牌自动识别经过中，本系统作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别能否正确识别的关键环节。而在实际应用经过中，系统获得的车辆图像必然会有参数不规范的现象，因而本系统必须能够适应各类图像并能够对输入的车辆图像具有较高的定位准确率。1.3.2基本思路由于车辆牌照相对于车辆本身以及周围环境，具有其独有的特征，所以在车牌的定位经过中，一般采取的办法是是利用车牌区域的特征来判定牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。利用的车牌特征主要包括：〔1〕车牌区域边缘灰度与外部区域存在明显的灰度差异。〔2〕车牌的几何特征，即车牌的高、宽和高宽比在一定范围内。〔3〕车牌区域的字符与背景颜色之间存在明显的灰度差异。〔4〕车牌区域水平或垂直投影特征，车牌区域水平或垂直投影呈现连续的峰－谷－峰的分布。本系统针对车辆牌照的这一系列特征，采用基于行扫描灰度跳变分析的基本思路进行车辆牌照的定位方法。该方法首先通过对灰度图像进行二值化、边缘检测、滤波等处理，获得较理想的供定位图像，然后对该图像进行垂直和水平方向的行扫描，结合车辆牌照的上述特点，通过分析图像的灰度跳变特征，对车辆牌照进行定位。错误！未找到引用源。第二章车牌定位中常用的数字图像处理技术2.1汽车牌照的特征汽车牌照作为车辆的唯一标识,其特征也就成为车牌定位的重要参考根据。车辆牌照的特征有形状特征、字符特征和灰度变化特征等。车牌定位系统在处理这些特征时将会应用到数字图像处理技术。〔1〕形状特征标准车牌的宽、高、以及宽高比一定。车牌的边缘是线段围成的有规则的矩形，大小变化有一定的范围。汽车前车牌的标准外轮廓尺寸为440x140，每个字符宽度为45，高度为90，间隔符宽10，字符间隔12。整个车牌的宽高比近似为3:1。实际中摄像机的拍摄角度不同，拍摄到的车牌宽高比例会有所差异。〔2〕字符特征标准车牌首位为省名简称，共有31个字符(不考虑军、警车)；次位为英文字母(除去“I〞)共25个英文大写字母；再次两位为英文字母或阿拉伯数字(字母除去字母“I〞和字母“O〞)，各有34个字符；最末三到四位均为数字。〔3〕灰度变化特征车牌的底色、边缘颜色以及车牌外的颜色都是不一样的，表如今图像中就是灰度级互不一样，这样在车牌边缘构成了灰度突变边界。实际上，车牌的边缘在灰度上的表现是一种屋脊状边缘；在车牌区域内部，穿过车牌的水平直线其灰度呈现连续的波峰、波谷、波峰的分布；车牌区域内的边缘灰度直方图具有两个明显并且分离的分布中心；车牌区域内的水安然平静垂直投影呈现连续的波峰、波谷、波峰的分布。这部分特征主要用在对灰度图像进行车牌定位、字符分割方面[3]。2.2数字图像处理技术概述数字图像处理的英文名称是“DigitalImageProcessing〞。通常所讲的数字图像处理是指用计算机进行的处理，因而也称为计算机图像处理〔ComputerImageProcessing〕。它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的经过。数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵敏，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、量测、形式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域[4]。2.3DIB图像概述DIB，全称DeviceIndependentBitmap，设备无关位图文件，这是一种文件格式，其目的是为了保证用某个应用程序创立的位图图形能够被其它应用程序装载或显示一样。DIB〔Device-independentbitmap〕的与设备无关性主要体如今下面两个方面：〔1〕DIB的颜色形式与设备无关。例如，一个256色的DIB即能够在真彩色显示形式下使用，可以以在16色形式下使用。〔2〕256色下面〔包括256色〕的DIB拥有本人的颜色表，像素的颜色独立于系统调色板。由于DIB不依靠于详细设备，因而能够用来永久性地保存图像。DIB一般是以*.BMP文件的形式保存在磁盘中的，有时也会保存在*.DIB文件中。运行在不同输出设备下的应用程序能够通过DIB来交换图像。典型的DIB图像文件由四部分组成：〔1〕位图文件头数据构造，它包含DIB图像文件的类型、显示内容等信息。〔2〕位图信息数据构造，它包含有DIB图像的宽、高、压缩方法，以及定义颜色等信息。〔3〕调色板，这个部分是可选的，有些位图需要调色板，有些位图，比方真彩色图〔24位的DIB〕就不需要调色板。〔4〕位图数据，这部分的内容根据DIB位图使用的位数不同而不同，在24位图中直接使用RGB，而其他的小于24位的使用调色板中颜色索引值。2.4车牌定位中常用的数字图像处理技术概述2.4.1图像二值化图像的二值化处理就是将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然能够反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目的的轮廓[4]。车牌区域图像的二值化是车牌分割的关键步骤，它直接关系到车牌识别后续环节中字符分割的准确性以及识别的正确率。图像二值化处理中最核心的部分就是怎样选取适当的阈值。一般采取数学计算的方式计算出合适要求的阈值。由于图像收集环境的差异，再加上多种干扰因素的存在，对车牌区域图像质量造成的影响也不同，所以很难找到种普遍适用、计算简单、同时自适应性又很强的阈值计算算法对车牌区域图像进行有效的分割。如今常用的阈值选取算法有最大类间方差法、矩保持算法、最小误差法、迭代法等。2.4.2边缘检测图像的边缘是图像的最基本的特征。所谓边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间[5]。物体的边缘是由灰度不连续性所反映的。一般边缘的提取方法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，选取适当的算子，用卷积的方法检测边缘。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了能够以为不相关的信息，保留了图像重要的构造属性。常用的边缘检测方法有SOBEL法、ROBERT法、KIRSCH法等。2.4.3图像加强图像加强，即加强图像中的有用信息，一般是一个失真的经过，其目的是要加强视觉效果，将原来不明晰的图像变得明晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果[5]。图像加强的目的是改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同物体特征之间的差异，知足某些特殊分析的需要。其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。图像加强按所用方法可分成频率域法和空间域法。采用低通滤波〔即只让低频信号通过〕法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可加强边缘等高频信号，使模糊的图片变得明晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波〔取局部邻域中的中间像素值〕法等，它们可用于去除或减弱噪声。错误！未找到引用源。第三章车牌定位方法研究3.1车牌定位常用方法介绍车牌定位是整个车牌识别系统中核心的