苏大汽车检测

苏州大学毕业设计(论文)说明书作者：学号：学院(系)：信息工程学院专业：通信技术题目：基于matlab的车牌识别系统的设计主题：指导教师：职称：讲师差2012年餐12月头关孝蛛娘掠宅竟胸目录闯1.参绪论西饮1苦夺1猫.1圆本课题的歉研究背景闷逗1诱1.2弄本课题的研外究目的及意第义抗景2槽1.3划下国内外发展踏状况晨赖3缺1.跃4剩木主要应用领旋域容耀5迅1.5设怪计原理努愉6村2.赞MATLA油B简介惭悄7旁2.1竹灯MATLA倡B发展历史手眼7虾2.2M白ATLAB乡的语言特点沿领7芬3饼．工作流程端亚9体3.1缘疤系统框架结驻构衣和工作流程灰饥9支4采．专各模块的实诊现扣慈1耳1蠢4逢.1盐设计方案跑斩1巴1取4歉.肾2晶图像预处理瞒乳1酷1丛4池.悲2慎.1哗图像灰度化劳偿1万1示4得.截2拼.2斧图像的边缘柄检测蹄振1施2贺4球.添3稼车牌定位和斧分割矿倡1勤4桐4叶.贪3妄.1符车牌的定位纱将1际5异4材.饲3效.2课车牌的分割沾帐1亲6腰4宴.口3孩.3吹对定位后的发彩色车牌的腔进一步处理敬洋1敲7晃4锻.昼4默字符的分割爪和归一化处播理烈麻1漂7访蒙4睬.新4灯.1画字符的分割迫蛾1饮8携僻4孟.巷4吊.2股字符的归一面化处理屈斗1很9挣4宏.订5张字符的识僻别文赴19犁5母．组实验结果和远分析损燥2轰2顾6异．姨实验总结拔踢2敞4致谢25昂参考文献周呈2膀6显程序附录残钱2鬼7挤第一章态绪论丸1.1倘本课题的俩研究背景某现代社会已蛙进入信息时贼代，随着计宰算机技术、妇通信技术和锻计算机网络秆技术的发展芦，自动化信粮息处理能力善和水平不断组提高，作为展现代社会主唱要交通工具熔之一的汽车石在人们的生擦产生活的各沃个领域得到锦大量使用，诱对他的信息率进行自动采月集和管理具顶有十分重要换的意义，成纸为信息处理诵技术的一项哈重要研究课梅题。生此外，智能惑交通系统，妹简称虹ITS（I饼ntell涂igent享扶Traff杰ic祖塔Syste志m）愚已成为现代联社会道路交悬通发展趋势筹。只能交通闲系统，是在喜当代科学技剖术高速发展周的背景下产晌生的。其目借标在于将现聚金的计算机喘处理技术、敢数据通信技谅术、自动控始制技术等综版合应用于地闪面交通管理咐体系，从而爸建立起一种携高效、准确吊、实时的交村通管理系统剪。公路交通羞基础建设的呆不断发展和杠车辆管理体录制的不断完诞善，为以视辱觉监控为基占础的智能交客通系统的实亏际应用打下颠了良好基础猴。沫在智能交通哄系统中，车抱牌自动识别挡系统是一个芹非常重要的芝发展方向。劲车牌自动识漆别系统简称炸ALPRS芝或凭LPRS床，该系统可舌以对车辆进揉行自动登记雕、验证、监腿视、报警。井系统应用场滋合包括：高丘速公路，桥赚梁，隧道等固收费管理系膛统。城市交演通车辆管理忠，智能小区增、智能停车酒场管理，车惹牌验证，车好流统计等。畏同时，汽车管牌照自动识生别的基本方伞法还可以应甘用到其他检敬测和识别领佳域，所以车村牌自动识别绘问题已成为富现代交通工突程领域中研饺究的重点和号热点问题之案一。均车牌识别系润统是一项科徒技含量很高音的多种技术虚结合的产品屿，主要有计皱算机视觉、泪数字图像处这理、数字视劲频处理、模惜式识别等技宋术组成。也煤是智能交通棍系统的核心乓技术，产生氧于60年代欣。在80年秒代，由于城揭市交通问题近日益严重，骄美国和欧洲残许多国家投中入了大量的叙人力和物力弦，建立了自烛动化高速公酱路网，安装恒了摄像、雷郊达探测系统镇和光纤网络量，简历智能暂交通系统。舰在美国、欧致洲、日本等钉发达国家的调带动下，世储界各国也开野始简历智能孤交通系统。伍由于公路车陈流量日益增托大、道路交隔通日益拥挤功，车辆管理炮相对越来越槐困难，因此跪各个发达国寻家和发展中廊国家都在积波极建设适应柳未来交通运毙输需求的智丢能交通系统丛。迟车牌号识别异系统是基于门图像处理技促术的基础进蛛行研究的。岭本课题图像临处理分为以短下几方面：持1.图像数芹字化拨其目的是将膏模拟形式的肥图像通过数升字化设备变给为数字计算舍机可用的离切散的图像数专据。狡2.图像变远换淹为了达到某福种目的而对燥图像使用一继种数学技巧钥,经过变换仆后的图像更茄为方便、容票易地处理和临操作。滩3.图像增播强惭图像增强的早主要目标是怪改善图像的设质量。采用堤某些处理技绪术来突出图顾像中的某些强信息,削弱滤或消除某些岛无关信息,悉从而有目的摄地强调图像剥的整体或局咬部特征，让稼观察者能看致到更加直接嗓、清晰的分萄析和处理图泄像。直方图量修正、灰度惯变换、强化邮图像轮廓等爬都是常用的锤手段。夺4.图像分司割坚在图像研究激和应用中,县人们往往仅毯对图像的某存些部分感兴海趣。它们一师般对应图像济中待定的、应具有独特性勇质的区域。宋图像分割就元是把图像中惩需要的那一纺个部分分割拆出来。积5.图像分甚析敬图像分析的扯内容分为特表征提取、图骂像分割、符犬号描述、和霞图像的检测既与匹配。懒1.2本纵课题的研究早目的及意义居车牌识别系源统的主要任胳务是分析和惰处理摄取到燃的复杂背景谊下的车辆图蝇像，定位分臂割牌照，最散后自动识别黑汽车牌照上将的字符，召车牌识别比是利用车辆赚牌照的唯一谨性来识别和秤统计车辆，澡它是以数字拘图像处理、寻模式识别、步计算机视觉辞等技术为基忽础的智能识鲁别系统。在娱现代化交通顷发展中车牌跃识别系统是宇制约交通系垄统智能化、供现代化的重耽要因素，循车牌识别耽系统应该能铅够从一幅图溜像中自动提敬取车辆图像川，自动分割蓬牌照图像，草对字符进行季正确识别，马从而降低交插通管理工作太的复杂度。很车牌识别系删统将获取的缸车辆图像进垫行一系列的堂处理后，以笼字符串的形续式输出结果尚，这样不但课数据量小，罩便于存储，搭操作起来也碌更容易，因过此戏车牌识别缝系统的便捷看性是人工车怀牌识别所不虎能比拟的，黄它蕴藏着很营大的经济价飞值和发展空弃间，对业车牌识别与技术的研究绑是非常有的康意义的。在效车牌识别系袜统中最为重熟要的两个技烟术是车牌定纤位和车牌字稻符识别，这必两个技术的门好坏直接影烈响到整个车麻牌识别系统向的实时性和座准确性。国以内外己有不嗓少学者对车什牌定位技术鱼做了大量的蓄研究，但在煌实际的应用株中还没有一杀个有效可行席的方法，如话由于车辆抖娱动造成车牌馋图像的歪斜市、由于污迹都和磨损造成辩车牌字符的蜂模糊、由于片光照不均造外成车牌图像小的模糊等都浴会或多或少田影响到车牌绵定位的准确轿度。针对以喂上实际情况淹，很多学者总开始在鉴于葡车牌图像本叔身特征的基水础上研究车堪牌定位技术俯，并先后提档出了一些有表效的定位方兔法，以减小算种种主、客剥观因素对车捉牌定位准确孔度的影响。径然而智能交只通的不断发害展使得对车凉牌定位系统修有了更高的求要求，主要鸦表现在系统唱的实时性和刘准确性。饰车牌字符识隙别的实质是请对车牌上的国汉字、字母辅和数字进行己快速准确的牛识别并以字郊符串的形式拜输出识别结胶果，字符识解别技术是整身个车牌识别口系统的关键糕。车牌识别润系统与其它潮图像识别系锻统相比较而介言要复杂的脉多，在字符脚识别中，汉庭字识别是最届难也是最关金键的部分，喘很多国外较子为成熟的车玉牌识别系统竿无法进入中雾国市场的原摆因就在于无头法有效的识男别汉字。此点外，由于外分界环境的影然响，系统必剃须保证能够劣在任何天气加情况下全天挪不间断的正筒常工作。到犯目前为止，蹲在众多的车迷牌自动识别怪方法中还没燃有一个可以付达到理想的队效果，因此汤对车牌识别何技术的研究芳意义重大。刮1.3国竭内外的发展谦状况绳从20世纪判90年代初前，国外就已尼经开始了对决汽车牌照自替动识别的研辉究，其主要肉途径就是对木车牌的图像裙进行分析，忠自动提取车疯牌信息，确湖定汽车牌号馒。在各种应姑用中，有使博用模糊数学周理论也有用保神经元网络车的算法来识峰别车牌中的抗字符，但由锦于外界环境折光线变化、识光路中有灰郑尘、季节环过境变化及车容牌本身比较毕模糊等条件悲的影响，给陷车牌的识别车带来较大的洗困难。国外成的相关研究家有：(1)岩JBar蚂roso提焰出的基于扫相描行高频分称析的方法；借(2)挽I.T.森Lanca奥ster提既出的类字符钢分析方法等当。为了解决阀图像恶化的揭问题，目前速国内外采用谷主动红外照乞明摄像或使鞭用特殊的传鸭感器来提高泛图像的质量仅，继而提高扩识别率，但绿系统的投资固成本过大，匪不适合普遍量的推广。斧礼车牌识别系按统中的两个趴关键子系统茅是车牌定位稿系统和车牌正字符识别系屿统。爸耐关于车牌定仍位系统的研击究，国内外亦学者已经作艇了大量的工辱作，但实际禾效果并不是狡很理想，比杀如车牌图像联的倾斜、车项牌表面的污脾秽和磨损、辨光线的干扰灾等都是影响忆定位准确度浑的潜在因素躺。为此，近标年来不少学惰者针对车牌寺本身的特点膏，车辆拍摄堤的不良现象快及背景的复聪杂状况，先慈后提出了许转多有针对性效的定位方法烦，使车牌定江位在技术和名方法上都有倒了很大的改就善.然而现组代化交通系勾统不断提高书的快节奏，扔将对车牌定对位的准确率根和实时性提薯出更高的要骆求。因而进熄一步加深车英牌定位的研许究是非常必添要的。饱锻车牌字符识闲别是在车牌裂准确定位的盛基础上，对陈车牌上的汉男字、字母、矮数字进行有偶效确认的过类程，其中汉欠字识别是一绕个难点，许通多国外的L小PR系统也裕往往是因为股汉字难以识钳别而无法打左入中国市场博，因而探寻广好的方法解耽决字符的识躬别也是至关弯重要的。目斜前己有的方傲法很多，但刻其效果与实隶际的要求相荒差很远，难拾以适应现代运化交通系统务高速度、快溉节奏的要求掏。因而对字揉符识别的进腿一步研究也洁同样具有紧娇迫性和必要若性。材傅从实用产品眉来看，如以辱色列的Hi挠-Tech支公司研制的爽多种See丝/Car约syste骄m，适应于看几个不同国捆家的车牌识厨别，就针对扬中国格式车冬牌的See签/Car掘syste全而言，它不船能识别汉字延，且识别率检有待提高。匹新加坡Op贴tasia娇公司的VL妨PRS产品碍，适合于新犹加坡的车牌出，另外日本渔、加拿大、拘德国、意大瓣利、英国等称西方发达国罪家都有适合柄于本国车牌秆的识别系统维。可虏我国的实际唤情况有所不慌同，国外的染实际拍摄条舰件比较理想企，车牌比较揉规范统一，猎而我国车牌糊规范不够，采不同汽车类肿型有不同的谈规格、大小寸和颜色，所笼以车牌的颜承色多，且位呀数不统一，治对处理造成拿了一定的困式难。在待处经理的车牌图圾像中就有小努功率汽车使谅用的蓝底白呆字牌照，大案功率汽车所汗用的黄底黑丽字牌照，军圣车和警车的正白底黑字，举红字牌照，铃还有国外驻抓华机构的黑郊底白字牌照伪等。就位数坟而言，有七羊位数字的，沟有武警车九耕位数字的，伶有军车、前庭两位字符上饰下排列的等翻，所以也造农成了处理的驴难度。部闻国内做得较尖好的产品主悦要是中科院谜自动化研究慈所汉王公司度的含“培汉王眼左”裹，此外国内壶的亚洲视觉覆科技有限公木司、深圳市铸吉通电子有汪限公司、中擦智交通电子息系统有限公校司等都有自灶己的产品，伟另外西安交奏通大学的图似像处理与识絮别研究室、属上海交通大喷学的计算机贪科学与工程糠系、清华大博学、浙江大牌学等都做过蓄类似的研究号。通常处理盖时为了提高穗系统的识别奖率，都采用症了一些硬件岩的探测器和鸟其他的辅助沙设备如红外钉照明等，其矛中西“免汉王眼喊”瞒就是采用打主动红外照河明和光学滤芝波器来减弱绘可见光的不功可控制影响卧，减少恶劣析气候和汽车捉大小灯光的报影响，另外尊还要求在高脱速公路管理任窗口到很“隆汉王眼化”刚识别点埋设桨两条线路管育道，一条蝶管道铺设2雹20伏50签赫兹1安培旁的交流供电盲线路:另一朱条管道铺设图触发信号线贤路和汉王眼拦与管理计算靠机的通讯线伏路，投资巨狭大，不适合蹈于大面积的仿推广。拌部另外，还有眯两种专门的州技术被用于什车牌的识别钞中，条形码盼识别技术和俘无线射频技再术。条形码硬识别要求预岂先在车身上份印刷条形码爆，在系统的怎某一固定位渣置上安装扫卡描设备，通边过扫描来读容取条形码，谁以达到识别焰车辆的目的器。无线射频滋技术要求在狸车内安装标讨示卡，在系抗统某一位置造安装收发器淹等装置，通盐过收发器来译接受标示卡差的信号，从畏而识别出经矩过的车辆。贱显然，这两裤种技术更难技以推广。冈从目前一些赶产品的性能私指标可以看处出，车牌识景别系统的识饱别率和识别据速度有待提或高。现代交势通的飞速发隙展以及车牌售识别系统应勒用范围的日正益拓宽给车扁牌识别系统斥提出了更高严的要求。因掠此，研究高良速、准确的缓定位与识别城算法是当前猾的主要任务昌，而图像处金理技术的发辛展与摄像设李备、计算机螺性能的提高咸都会促进车吃牌识别技术甩的发展，提跌高车牌识别纽系统的性能扭。辫1.4主郑要应用领域饼车牌自动识捉别系统具有瓦广泛的应用宾范围，主要租应用于：辽(1)高速或公路收费、义监控管理；庭(2)小区极、停车场管独理；(3)仙城市道路监膨控、违章管腾理；(4)挨车牌登录、浸验证；(5涉)车流统计狸、安全管理丽等。车牌自茧动识别系统刷应用于这些者系统，可以程解决通缉车扎辆的自动稽匠查问题，可字以解决车流扔高峰期因出树入口车流瓶谜颈造成的路映桥卡口、停牵车场交通堵俊塞问题，可醉以解决因工病作人员作弊唐造成的路桥撞卡口、高速兵公路、停车惑场应收款流寿失的问题，序还可以以最顷简单的方式拦完成交通部铺门的车辆信称息联网，解违决数据统计晒自动化，模禾糊查询的问浩题。垒车牌自动识异别系统可安记装于公路收贝费站、停车绵场、十字路享口等交通关射卡处，其具霸体应用可概纺括为：夏定(l)交通家监控利用车管牌识别系统宇的摄像设备艺，可以直接禽监视相应路晒段的交通状踢况，扛获得车辆密剪度、队长、踢排队规模等材交通信息，覆防范和观察楚交通事故。宽它还可以同情雷达测速器和或其他的检晌测器配合使存用，以检测逝违犯限速值爪的车辆。当粮发现车辆超滚速时，摄像咳机获取该车帽的图像，并灯得到该车的砍牌照号码，煌然后给该车桃超速的警告斗信号。牌秘(2)交通延流控制指标凉参量的测量即，为达到交脆通流控制的竭目标，一些轧交通流指标蚊的测量相当躺重要。该系纠统能够测量旨和统计很多半交通流指标拳参数，如总岗的服务流率净，总行程时亦间，总的流已入量流出量功，车型及车拾流组成，日辽车流量，小中时/分钟车艰流量，车流拌高峰时间段途，平均车速目，车辆密度忍等。这也为阀交通诱导系割统提供必要丛的交通流信奏息。亚颗(3)高速喉公路上的事袜故自动测报两这是由于该莫系统能够监赴视道路情况隔和测量交通续流量指标，仁能及时发现划超速、堵车榜、排队、事蚂故等交通异盯常现象。盈岂(4)对养艘路费交纳、督安全检查、界运营管理实筋行不停车检行查根据识别擦出的车牌号辜码从数据库绣中调出该车速档案材料，斑可发现没及适时交纳养路尝费的车辆。勺另外，该系吴系统还可发怠现无车牌的序车辆。若同精车型检测器拿联用，可迅阅速发现所挂桂车牌与车型像不符的车辆通。胸说(5)车辆课定位由于能障自动识别车丽牌号码，因掀而极易发现系被盗车辆，继以及定位出洞车辆在道路耀上的行驶位笛置。这为防粗范、发现和何追踪涉及车垫辆的犯罪，堵保护重要车价辆(如运钞草车)的安全熄有重大作用闻，从而对城红市治安及交法通安全有重座要的保障作成用。跪坦车牌自动识稀别系统拥有驳广阔的应用绑前景，但若妨在每个街口中都装配一套占全新的车辆烂探测器的硬糠件系统则投食资巨大，所啦以急需一个族纯软件实行崖的车牌自动婚识别系统来拴最大限度的瞧减少费用，俭而纯软件的吼设计，不仅遗投资小而且琴灵活性高，体适合我国的躁国情。穗1.末5熔抬设计原理碍车牌识别系伴统的摄像头康通过对经过装指定区域的膊机动车辆进绣行拍照，因盗为照片会受易到光照、拍转摄位置和车鲜辆行驶速度烛的影响，导防致拍摄的图吸片不能准确穿的确定汽车拜的车牌。而个车牌识别系才统就通过对说机动车辆的培照片进行图丽像预处理、多车牌定位、橡字符分割、掏字符识别等船技术手段，垮从而得到清同晰的机动车离牌照的照片辱，从而提高戒现代智能交里通的管理效脱率，可以说污车牌识别系戏统对于现代达智能交通至饿关重要。懒第二章捉MATLA呈B编简介非2.1榴MATL修AB种发展历史给MATLA款B设是一门计算捆机编程语言狱，脉取名来源于珠Matri加xLab蹲orato垃ry另，录本意是专门繁以矩阵的方积式来处理计折算机数据箱，塌它把数值计瑞算和可视化数环境集成到喊一起浑，才非常直观繁，仙而且提供了保大量的函数斗，辣使其越来越辜受到人们的留喜爱逝，夸工具箱越来钱越多倍，纷应用范围也脊越来越广泛受。酬MATLA截B径以商品形式业出现后谜，厘仅短短几年驳，涨就以其良好驱的开放性和售运行的可靠去性榨，萍使原先控制脆领域里的封竹闭式软件包钥（阴如英国的政UMIS壳T慈，锻瑞典的突承LUND坝，疯和获SIMNO剩N亲，防德国的拆KEDD云C后）股纷纷淘汰书，料而改以虑MATL灯AB内为平台加歼以重建。在献时间进入期20世纪替九十年代的堵时候触吗，介MATLA任B已经成抖为国际控制粒界公认的标纳准计算软件杰。怜到九十年代绢初期贸，渡在国际上赴30几猾个数学类科顷技应用软件抚中宪，义MATLA陆B册在数值计省算方面独占刮鳌头飞，赵而桶愤Mathe喊matic疼a遣和寒Maple死则分居符鸦号计算软件遮的前两名。叛莫Mathc泼ad投因其提供司计算、图形已、文字处理浓的统一环境眠而深受中学铺生欢迎。独贞国际学术界隙，临MATLA掉B步已经被确蝶认为准确、腔可靠的科学驶计算标准软牌件。在许多创国际一流学财术刊物上夸，（忽尤其是信息加科学刊物折），竭都可以看到质问MATLA誉B息的应用。仔伏在设计研究关单位和工业举部门乱，签MATLA凶B被认作箭进行高效研罗究、开发的校首选软件工未具。如美国短Nati粉onal狐崭Instr君ument手s鸡公司信号昂测量、分析年软件稳Lab智VIEW决谈，扣Caden随ce犹公司信号和粪通信分析设仍计软件年SPW戏等碰，阀或者直接建葡筑在悉MATL裙AB风之上箱，且或者以秃MATL蜓AB盆为主要支押撑。又如浴HP酱公司的弓VXI棕硬件孤，栏TM题公司的犯DSP史谎，末Gage亿公司的各种捞硬卡、仪器士等都接受杨MATLA鬼B林的支持。宣2.2M苏ATLAB裙的语言特点返一种语言之叼所以能如此蛮迅速地普及处，脉显示出如此厅旺盛的生命织力笑，炭是由于它有螺着不同于其盲他语言的特所点。正如同摸FORTR辽AN和C等窝高级语言使慕人们摆脱了倾需要直接对励计算机硬件电资源进行操肿作一样瓜，陕被称作为第省四代计算机敌语言的MA梅TLAB熟，夫利用其丰富贱的函数资源晋，鬼使编程人员胀从繁琐的程椒序代码中解甲放出来。M裂ATLAB笑的最突出的幅特点就是简梨洁。MAT厌LAB用更茎直观的、符压合人们思维惨习惯的代码赚，揪代替了C和煤FORTR烤AN语言的恶冗长代码。狮MATLA显B给用户带志来的是最直廉观、最简洁区的程序开发年环境。以下脂简单介绍一摧下MATL缩AB的主要锤特点催：是（两1怒）漂语言简洁紧延凑肤，棉使用方便灵桌活栋，瓣库函数极其方丰富。MA膝TLAB程女序书写形式刻自由贫，盛利用其丰富熔的库函数避盾开繁杂的子稿程序编程任跑务饶，乐压缩了一切风不必要的编败程工作。由道于库函数都奋由本领域的妹专家编写内，毁用户不必担冠心函数的可茧靠性。可以商说驴，送用MATL搭AB进行科屡技开发是站道在专家的肩竹膀上。要（再2扮）维运算符丰富圾。由于MA犬TLAB是桥用C语言编怖写的赞，扔MATLA棉B提供了和邪C语言几乎绕一样多的运帖算符科，驱灵活使用M家ATLAB汇的运算符将哨使程序变得仔极为简短。裤（蒜3阵）录MATLA徒B既具有结筛构化的控制短语句解（州如for循化环、whi吧le循环、怀break生语句和if枯语句掀），轰又有面向对胞象编程的特制性。宁（欺4承）您语法限制不剂严格佣，屠程序设计自么由度大。例斤如习，鞠在MATL产AB里蛾，慨用户无需对天矩阵预定义巡就可使用。脆仰（何5腾）霉程序的可移迹植性很好民，级基本上不做坟修改就可以级在各种型号诞的计算机和我操作系统上桐运行。惰（疮6手）乳MATLA旬B的图形功硬能强大。在朝FORTR重AN和C语冻言里爪，玻绘图都很不戚容易行，胳但在MAT首LAB里型，锹数据的可视栗化非常简单酸。MATL返AB还具有道较强的编辑华图形界面的殖能力。趁（售7禾）霉MATLA壶B的缺点是构，俘它和其他高协级程序相比虹，瓣程序的执行舞速度较慢。编由于MAT告LAB的程搞序不用编译领等预处理沉，锹也不生成可拖执行文件嘉，亏程序为解释泊执行疾，型所以速度较蜜慢。登（考8忍）撑功能强劲的徐工具箱是M材ATLAB缓的另一重大聪特色。MA注TLAB包辽含两个部分内：垮核心部分和抬各种可选的屈工具箱。核鞭心部分中有预数百个核心摇内部函数。震其工具箱又乏可分为两类信：胀功能性工具江箱和学科性渗工具箱。功坛能性工具箱困主要用来扩委充其符号计稍算功能、图恐示建模仿真蔬功能、文字阳处理功能以行及与硬件实内时交互功能叛。功能性工戴具箱能用于凑多种学科。瑞而学科性工赶具箱是专业隆性比较强的框，评如cont布rol、t杜oolbo鉴x、sig第nalp填roces稠sing察toolb盛ox、co矮mmuni仇catio驳ntoo棉lbox等捕。这些工具限箱都是由该殖领域内的学获术水平很高颠的专家编写跟的悬，寿所以迷用户无需编蝇写自己学科产范围内的基这础程序阔，微而直接进行抱高、精、尖肝的研究。下扫表列出了M暗ATLAB悠的核心部分后及其工具箱旋等产品系列债的主要应用鼻领域冲。溪第三章工铺作流程奴3.1系统倾框架结构洞和工作流程赌隆汽车牌照识派别（LPR教）系统通过桃引入数字摄添像技术和计枝算机信息管饺理技术，采眠用先进的图恶像处理、模构式识别和人途工智能技术誉，通过对图局像的采集和淡处理，获得耽更多的信息脸，从而达到干更高的智能硬化管理程度斗。在LPR三系统产品另的性能指标流中，识别率鸡和识别速度幕难以同时提痰高其中原因粱既包括图像脂处理技术不邮够成熟，又捆受到摄像设属备计算机等教性能的限制潮。因此，研剖究高速准确席的定位与识赶别算法，是愈当前的主要努任务。仔帆宣汽车车牌自你动识别系统性主要包括触爪发拍照、图颤像采集、图鞠像预处理、言车牌定位、头字符分割、盒字符识别、尖输出结果等变单元。图像采集图像采集车牌定位字符分割字符识别输出结果触发牌照图像预处理耕图1.1车洞牌识别系统筋工作流程图多触发拍照：纱该单元会自伐动检测车辆启在指定区域毫的存在，现餐有的成熟技位术的有线圈轰触发、视频雨触发、红外望触发、雷达枝触发以及激脾光触发。其纵中线圈触发恭和视频触发们得到了广泛抱的应用。私图像采集：惨该单元是指殊道路上安装草的摄像头在塑检测到有车刊辆通过的同摧时进行拍照贼并借助网络忘传送到汽车塑自动识别系搂统。膨图像预处理男：该单元是旧指车牌识别左系统对拍摄第的汽车图片芝进行访灰度化和边伶缘检测等酒处理。箩在外界光照洞不均匀，光帐照强度不稳趁定的情况下生，通过摄像头机采集到的愁车牌原始图雪像会模糊不别清，因此需忌要对其进行窝图像增强的迫处理；在外蜓界环境噪声润以及电子器背件自身产生竭的噪声干扰扭下，车牌图它像质量会有秋所下降，因衫此需要对原搜图像进行去燃噪处理等等棵。以上所做驶的这些处理喇均属于图像凯预处理的工矩作。成车牌定位：哲是指对预处觉理过的汽车默图片进行处悠理，把车牌完部分进行定抓位，把无用刃的部分去除怀，得到定位光好的车牌图庄片。信在一张完整加的车辆图像久中，大部分装区域都是背释景图像，对油识别工作毫兔无意义，我楚们可以将背逃景区域视为衡无用区域，尾并设法将其乓去除，即从刑复杂的背景斗图像中准确吧的定位并分齐割出车牌区友域图像，从冻原图像中提肢取出需要的使部分舍弃不匀需要的部分刺，以便节省吸系统识别时计间，这也是接车牌定位分民割的目的及横意义所在。筛在定位分割箱的过程中要既保证不能把甘非车牌区域答误判为车牌粒区域，也不阀能漏检车牌惊区域，否则宅后继的工尊作将无法进昼行。掠字符分割：窝对已经定位协的车牌图片蠢的进行字符仰分割，将车桂牌分割为耻7归个单一的字浊符图片傻。稀被分离出的估车牌区域图句像，系统并严不能直接对愚其进行识别富，还需要将贝车牌上的每从一个字符都幕独立的完整沈的分割出来穿，即从车牌届区域图像中鸟将车牌上所仅包含的每一们个字符都切饺分出来，使桐其成为不具炕有任何相关梯性的单个字漂符图像，再酒由系统分别亲对每个字符辅进行识别，献在对字符进眼行切分时，井要注意保证佩每个字符的磨完整度。替字符识别：畏车牌字符识吃别是最为关洽键的一步，凳前面对车牌仔图像所做的移处理都是为别了完成最终终的识别。系初统输入的是许单个的字符名图像，输出僚的却是文本斯格式的完整绕的车牌号码搅，车牌字符黑识别的准确多率直接反映昂出车牌识别妖系统性能的扣好坏祖。法输出结果：绿输出识别结累果，并进行挺数据存储。者对于车牌识冤别系统而言务，以上的每内一个步骤都蓄是必不可少探的，并且后娃一步骤均是会建立在前面躁步骤的基础族之上进行的估，因此，只截有确保做好仔每一步才能虎顺利完成系于统最终的识猴别工作倚。医第梯四座章各模块茂的实现博车牌识别系顾统包括图像柴采集、图像验预处理、车辜牌定位、字违符分割、字营符识别等模毙块，本文主忆要研究图像本预处理、车碗牌定位和字幸符分割三个拳模块。渡4届.1绒增设计方案江：有该系统主要促是由图像处薪理和字符识合别两部分组扒成。其中图左像处理部分奶包括括图像预处理锅、边缘提取仓模块、侮牌照的定位史以及分割沫模块。字符价识别部分可兄以分为字符春分割与特征怠提取和单个腐字符识别两住个模块。瓶字符识别部匆分要求照片薪清晰，但由袜于该系统的啦摄像头长时盯间在室外工运作，加上光理照条件、摄绸像头角度和侧距离、车辆复自身条件以满及车辆的行永驶速度的影刚响，想拍出缎较理想的图们片很困难。斥因此，我们踩要对摄像头缸拍摄的图片贡进行预处理总，主要包括艳图片灰度化现和图片边缘见提取辛等。语车救牌定位和车煎牌分割是整烟个系统的关蹦键，其作用纹是在经图象级预处理后的顿灰度图象中抛确定牌照的尤具体位置，乖并将包含牌趟照字符的一跌块子图象从贞整个图象中降分割出来，革供字符识别抄子系统识别晌之用，分割前的准确与否养直接关系到素整个牌照字枪符识别系统卷的识别率。蜡车蜂牌识别系统耳的最终目的酿就是将不清均楚的车牌照击片进行识别笑，输出清晰限的图片。现每在骑字符识别的卸常用方法有阿模板匹配法救和神经网络借模型法。恋4拜.班2织图像预处理梯4.2屠.1推图像灰度化虚：笋汽车图像样枣本目前大都特是通过摄像浴机、数码相迅机等设备拍脊摄获取的，老因而预处理仪前的图像都膝是彩色图像捞。踏真彩色图像盈又称苦RGB掏图像湾，扬它是利用炕R后、票G我、骂B冷分量表示一题个像素的颜益色身，R平、获G掩、条B玩分别代表红勇、绿、蓝尤3丈种不同的颜萝色姥，线通过三基色畏可以合成出钻任意颜色。猎而每个分量餐有烧255婆种值可取骡，辅这样一个像躺素点可以有杆,1600掀多万勉（255*产255*2质55）雨的颜色的变圆化范围。而嘴灰度图像是另R肃、爷G裁、叨B低三个分量相锻同的一种特乘殊的彩色图搜像愧，碧每一个像素岔点的变化范愿围为厦255义种迅，已所以在数字追图像处理种液一般先将各煮种格式的图屑像转变成灰事度图像以使滩后续的图像荐的计算量变脖得少一些。麻灰度图像的送描述与彩色霸图像一样仍论然反映了整荡幅图像的整奶体和局部的志色度和亮度装等级的分布聪和特征。所辉以眯，情对一个尺寸拼为磨m*n尚的彩色图像泉来说粉，糠存储为一个递m*n*3京的多维数姐组。租彩色图像包见含着大量的氧颜色置信息，不但熊在存储上开绑销很大，而闭且在处理上斩也会降低系辫统的执行速厉度。挥由于图像的咏每个象素都雷具有三个不顿同的颜色分叔量红，耕存在许多与饮识别无关的变信息役，朗不便于进一淡步的识别工表作毅，缺因此在对图膜像进行识别侮等处理中汇，历经常将彩色月图像转变为慧灰度图像，申以加快处理猛速度。粪数字图像分明为彩色图像乏和灰度图像全。在RGB驶模型中，如鹊果R=G=离B，则颜色奶表示一种灰但度颜色，其其中R=G=阔B的值叫做挤灰度值。施由彩色转换投为灰度的过弯程叫做灰度露化处理。灰存度图像就是疗只有强度信易息而没有颜猎色信息的图藏像，存储灰慢度图像只需裳要一个数据捧矩阵，矩阵队每个元素表睬示对应位置皱像素的灰度和值婆。淡彩色图像的但象素色为R巷GB(R脑,G,岸B)，灰够度图像的象猾素色为RG局B(r舒,r,离r),配R,G,售B可由彩敢色图像的颜析色分解获得井.而R,侨G,B的母取值范围是宿0-255各,所以灰度惕的级别只有朗256级。胞对纲于将彩色图局像转换成灰据度图像时鸣，杜燥目前比较主插流的灰度化庙方法叫平均包值法梅，丑公式为错：宣舍H榜=0.22碍9R+葬0.588伐G吵+0.14晋4B图公沙式中济H书表示灰度图后的亮度值挎；搭R涝代表彩色图弃像红色分量征值隔；浓G刊代表色彩图断像绿色分量者值公；B淘代表彩色图思像蓝色分量可值拿。烟RGB枣三分量前的槐系数为经验严加权值百。肥加权系数的凉取值建立在球人眼的视觉而模型之上由。谷对于人眼较鬼为敏感的绿阶色取较大的骂权值炉；记耗对人眼较为留不敏感的蓝腿色则取较小挎的权值揉。猪通过该公式浆转换的灰度钟图能够比较鲜好地反应原健图像的亮度米信息割。阴在羡MATLA争B中我们可抢以调用im询2gray蓝函数对图像止进行灰度化脉处理。穷4徒.2辅.2钩图像的边缘喇检测：保边叉缘是指图像争灰度发生空寄间突变或者可在梯度方向倾上发生突变捏的像素的集辫合。用摄像谎机采集到的虫机动车图像氏由于受到噪希声干扰以及穿车辆本身的适影响，使得睡获得的图像前质量不理想孔。因此，在拒进行对汽车逐牌照的定位毕及字符识别默之前需要先恐对车辆图像萍进行边缘检术测处理，提抖高图像的质她量，使其易境于后面的分哈割和识别。喂通过良好的微边缘检测可流以大幅度的宵降低噪声、诚分离出复杂宰环境中的车厦辆图像、保哀留完好的车鼠牌字符信息怖，方便后面刮的车牌精确因定位与字符旦识别。过由启于车牌识别撇系统摄像头筐安装位置固页定以及机动脉车车牌的固敌有属性，我回们可以发现动机动车车牌初图像都处在畜水平的矩形咐区域，在图尚像中位置较伟为固定，车姻牌中字符都滴是按水平方抹向排列。因分为有这些明千显的特征，诚经过适当的哲图像变换，嚼可以清晰的榜呈现出车牌菊的边缘。本房文采用经典剃的Robe红rts边缘例检测算子来白对图像进行常边缘检测。归灰度化和边陷缘检测的M粮ATLAB临程序如下：炼I=imr亿ead('投car氏.jpg'角);死figur狸e(1),菊imsho祖w(I);逝title次('原图'司)留I1=rg剧b2gra跃y(I);械figur续e(2),赛subpl桐ot(1,欢2,1),凭imsho筋w(I1)盲;titl暮e('灰度刊图');遥figur反e(2),潜subpl茅ot(1,帝2,2),宁imhis碗t(I1)射;titl棒e('灰度唉图直方图'庙);柏I2=ed捐ge(I1售,'rob面ert',员0.猾08吊,'bot林h');叶figur本e(3),走imsho苏w(I2)况;titl毕e('ro降bert算侍子边缘检测辨')训图基4照.1灵原图剑图在4武.柱2灰度图记图索4验.3Ro飘bert算净子边缘检测够4添.爱3盖车牌定位和赌分割伙该覆系统的摄像绢头舱拍摄的图片继是整个机动饲车的图片，肥而只有车牌饶部分是对系便统有用的。拼所以我们要鬼对照片进行染车牌定位和怨分割。车牌控的定位和分匪割是从经过督图像预处理龄后的灰度图韵像中确定牌超照位置，并正将车牌部分淋从整个图像萄中分割出来港，从而进行跨字符识别。棋车牌图像的味灰度图的车斥牌部分是一冈个水平度很赴高的长方形中图样，在原消图中比较集狗中，且灰度盾值和周围图砌样有明显差懂异，因此很拥容易用边缘葵检测来对图哈像进行分割勺。车牌定位咱和分割的准墙确度直接关素系到最后的损字符识别的趋质量。对图像进行图像腐蚀除去图像杂质通过计算寻找X和Y方向车牌的区域完成车牌定位对定位后的彩色车牌的进一步处理木图骄4对图像进行图像腐蚀除去图像杂质通过计算寻找X和Y方向车牌的区域完成车牌定位对定位后的彩色车牌的进一步处理狂4料.超3课.1除车牌定位耕机理动车图像经冠过灰度化和萝边缘检测的秘处理后，边独缘得到了加烛强，牌照区都域已经非常坚明显。本文仁采用的是用蛙数学形态学欢来进行图像拣处理和模式雾识别。数学形形态学朵用具有一定辅形态的机构炼元素去量度富和提取图像阴中的对应形传状以达到对难图像分析和聋识别的目的益，能有效的鼻去除噪声，恢保留图像原巡有信息的同愈时提取的边潜缘比较平滑槽，提取的图忘像骨架也比谎较连续，断撇点少敌。现在我们孕将经过预处梨理的图像进谣行图像腐蚀释以及去除杂锤质，就可以旗得到相对准摸确的车牌位黎置。错图医4越.5腐蚀后亡的图像扣图盖4义.奥6剥算平滑图像的仪轮廓肾图用4浴.7黑从对象中移顿除小对象后播图像良4围.剑3弱.2考车牌分割华向车牌字符分宽割靠是车牌自动走识别系统中算的重要步骤让，铲这一模块的严正确性受到亿很多因素的顶影响例，刷最大问题是暑二值化不彻疏底使投影图杠像中字符间被的波谷不够容分明库；围其次徒，未车牌污损、帆反光、光照冻不均等原因园使车牌图像辫交差尽，潮存在大量噪妹声狡；眼再次牲，护车牌边框和宵铆钉也会造哈成分割不正僚确刃；追还有车牌的代前两个字符扩和后面五个艰字符之间的浊间隔符舍（疾小圆点弃）巴对字符识别偷有影响拣；旨车牌旋转对鉴水平分割有振较大影响。佣本文车牌部定分的分割采颤用的是利用揭车牌彩色信羞息的彩色分斥割法。验使用统计彩厘色像素点的阻方法分割出风车牌区域，浓确定车牌底旷色蓝色RG特B对应的灰烤度范围，然唤后统计在行细方向的颜色劣范围内的像奴素点数量，马确定车牌在半行方向的区丽域。然后，蜘在分割出的梢行区域内，步统计列方向变蓝色像素点患的数量，最时终确定完整暴的车牌区域跃。贺图锻4裁.8车牌对讯位的图像与4筛.馅3执.3级对定位后的拴彩色车牌的丑进一步处理卫定持位后车牌图露像是彩色的花，会占用较者大的存储空怎间，加重计崇算机负担。饱且车辆图片怕不可避免存律在噪声，所肥以要对图像炸进行灰度化踩，二值化以鼓及滤波处理卖。猪图像的二值欺化处理就是蓄将图像上的祸点的灰度置蜡为两个数值睛，哑通常为央0鄙或扩255厨，叮使整个图像蜻呈现出明显铸的黑白效果境。疤也就是将规256绑个亮度等级萄的灰度图像展通过适当的剖门限值选取厨而获得仍然铅可以反映图讨像整体和局旺部特征的二眨值化图像饼。粱滤波则是为戴了除去图像债噪声。滤波灶方法有多种搅，本文采取含的滤波方法献为均值滤波犁。均值滤波冶是典型的线检性滤波算法众，编指在图像上辰对目标像素掘给一个模板申，该模板包逼括了其周围渡的临近像素姑。再用模板属中的全体像米素的平均值缝来代替原来表像素值卸。争图摸4完.9车牌的扁进一步处理瞧4汤.滴4璃字符分割与秆归一化[[m，n]=size（d），逐排检查有没有白色像素点，设置1<=j<n-1，若图像两边s（j）=0，则切割，去除图像两边多余的部分切割去图像上下多余的部分根据图像的大小，设置一阈值，检测图像的X轴，若宽度等于这一阈值则切割，分离出七个字符归一化切割出来的字符图像的大小为40*20，与模板中字符图像的大小相匹配旁图姓4滥.10字淹符分割和归任一化流程图尺4渣.围4党.1屋字符分割馒盾在汽车牌照昏自动识别过副程中，字符勿分割有承前宾启后的作用饶。它在前期泽牌照定位的闷基础上进行宵字符的分割替，然后再利回用分割的结意果进行字符励识别。限将得到的车绘牌区域图像检进行二值化遭处理后抹，薯对图像进行乱垂直投影督，位投影图上有亲明显的类似桌于峰谷的波脱形起伏变化保，督伐通过对投影赚图上的波形伶从左向右进鹅行扫描奸，划根据谷和峰谱的特征就可变以判断出每东个字符的位腿置价；悼计算垂直峰鞠，啊检测合理的阅字符高宽比乖。慰在字符切割袍时炕,街往往由于阈泄值取得不好教，粱导致字符切狼割不准确幸，相针对这种情羞况鄙，慈可以对切割耍出的字符宽辱度进行统计坛分析波，侮用以指导切已割貌，匹对因错误切庸割过宽的字堡符进行分裂即处理。雕图委4哀.11字兵符分割后的叙图像某4世.能4拍.2染字符归一化叛处理尝由远于数码相机佣拍摄的汽车花图像大小不浑一样暗，泉销所以得到的严牌照上的字俗符大小就不玉一样脉，娇为了便于字表符的识别叮，抛需要对字符榜进行归一化腹处理贝。敏归一化处理误的目的就是蜓使车牌字符甜同标准模块惭里面的字符演特征一样婚。西而大小归一源是指在长度验和宽度方向滋上分别乘以畅一个比例因婆子离，晓使其等于标介准模块的字月符大小里，晨本文采用的颜大小归一的饼方法是分别孙从水平投影县和垂直投影织两个方向上门对字符象素轮的大小进行握归一化处理穴。炭图刘4葛.12字符杰归一化后的插图像垄4拢.爷5嚼字符的识别垮字符的威识别目前用店于车牌字符无识别(OC永R)中的算桌法主要有基如于模板匹配砍的OCR算陪法以及基于远人工神经网魔络的OCR嘉算法。基于护模板匹配的驶OCR的基铲本过程是:每首先对待识爬别字符进行散二值化并将抬其尺寸大小律缩放为字符钥数据库中模圈板的大小，护然后与所有秀的模板进行郊匹配，最后睬选最佳匹配钳作为结果。塘模板匹配的掀主要特点是协实现简单，反当字符较规够整时毅对字符图像扎的缺损、污厨迹干扰适应轧力强且识别蚂率相当高。蚁综合模板匹梳配的这些优狼点我们将其尿用为车牌字晒符识别的主滑要方法。墓模板匹配骗是图象识别帖方法中最具奸代表性的基废本方法之一岩，它是将从碑待识别的图读象或图象区歇域惕f(i,j腰)广中提取的若州干特征量与贯模板叼T(i,j冬)旬相应的特征蝇量逐个进行安比较，计算良它们之间规炉格化的互相尚关量，其中眉互相关量最叫大的一个就漂表示期间相轨似程度最高犯，可将图象娇归于相应的狐类。也可以仿计算图象与杂模板特征量丹之间的距离核，用最小距位离法判定所吧属类。然而犹，通常情况绪下用于匹配蒸的图象各自凭的成像条件维存在差异，久产生较大的涨噪声干扰，抛或图象经预柄处理和规格湾化处理后，猎使得图象的户灰度或像素喘点的位置发果生改变。在帖实际设计模护板的时候，务是根据各区酸域形状固有陆的特点，突量出各类似区尼域之间的差执别，并将容圾易由处理过允程引起的噪裁声和位移等扫因素都考虑路进去，按照顶一些基于图丛象不变特性麦所设计的特彩征量来构建添模板，就可盯以避免上述丽问题。建立自动识别的代码表建立自动识别的代码表读取分割出来的字符第一个字符与模板中的汉字模板进行匹配第二个字符与模板中的字母模板进行匹配待识别字符与模板字符相减，值越小相似度越大，找到最小的一个即为匹配的最好的识别完成，输出此模板对应值后5个字符与模板中的字母与数字模板进行匹配孔图僚4零.13字敏符识别流程浊图辅此处采用独相减的方法趟来求得字符雄与模板中哪帆一个字符最治相似，然后乞找到相似度粥最大的输出至。抗汽车牌照的谷字符一般有猛七个，大部弟分车牌第一亚位是汉字，召通常代表车爆辆所属省份者，挽或是军种、睛警别等有特科定含义的字辅符简称；衔紧接其后的望为字母与数粒字。车牌字鹿符识别与一职般文字识别彩在于它的字沈符数有限，建汉字共约5延0多个，大捆写英文字母旧26个，数傅字10个。池所以建立字宾符模板库也职极为方便。草为了实验方捏便，结合本第次设计所选岗汽车牌照的碍特点，只建谨立了4个数悼字26个字紫母与10个歌数字的模板晨。其他模板遗设计的方法薯与此相同。毕所首先取字符侍模板，接着买依次取待识不别字符与模火板进行匹配冲，将其与模遵板字符相减民，得到的0围越多那么就插越匹配。把逃每一幅相减蛇后的图的0当值个数保存南，即为识别仍出来的结果案。活图哲4标.14识别吹结果虏第鹅五叫章实验结溜果和分析织本文以MA房TLAB茧7.0手为实验平台开，以摄取的芹彩色车牌照晴片为对象进撒行实验。实恰验的最终结奉果如图冷4哲.14叉所示。全在得到这个仪结果之前，维需要对车牌名图像进行预锤处理、车牌矿定位、车牌卸分割等处理租。勺由于摄像部桂分多工作于扫开放的户外雀环境，加之往车辆牌照的泡整洁度、自移然光照条件功、拍摄时摄许像机与牌照孤的矩离和角躲度以及车辆岁行驶速度等洽因素的影响且，牌照图象笋可能出现模币糊、歪斜和涛缺损等严重隔缺陷，因此露需要对原始棍图象进行识贿别前的预处算理。预处理恋包括灰度化日、车牌校正饺、平滑处理睁等。对于光养照条件不理滚想的图象，局可先进行一扔次图象增强符处理，使得界图象灰度动必态范围扩展卧和对比度增略强，再进行粘定位和分割哨，这样可以蕉提高分割的摸正确率。在勇本文中根据蜡采集到的图唐像本身的特援点，对它进重行了灰度化言的处理。因携为彩色图像宋包含着大量陆的颜色信息泄，不但在存炮储上开销很辛大，而且在旁处理上也会敲降低系统的群执行速度，灯因此将彩色悠图像转化为抵灰度图像，脖以缩短处理涉速度。图像杜中车辆牌照摩是具有比较症显著特征的跃一块图象区躺域，这此特愿征表现在：向近似水平的万矩形区域；馋其中字符串爸都是按水平天方向排列的埋；在整体图豪象中的位置看较为固定。裹正是由于牌勒照图象的这悲些特点，再羞经过适当的踩图象变换，骑它在整幅中舟可以明显地精呈现出其边怎缘，于是对恼其边缘提取个，此处边缘比的提取采用座的是Rob部erts算召子。酬在定位模块愉。本文采用气的是车牌颜所色与数学形柿态学相结合泰的定位方法炊。首先，将例预处理后的瑞图像用数学挽形态学的方止法进行处理态。数学形态泰学的应用可料以简化图像毯数据，保持撤它们基本的尾形态特征，辽并除去不相筒干的结构。毒本文中对图愿像进行了腐袄蚀、平滑处蹈理，腐蚀和绳平滑都具有模滤波的作用匀，腐蚀是对璃图像内部做税滤波处理，拦平滑是对噪圣声进行滤波江。这样可以李把字符与字跪符之间的杂宋色点去除，栗只有白色的蝶字符和黑色链的背景存在胸，这样有利圾于的字符分结割进行。最即后还用了b上warea怠open来轨去除对象中少不相干的小强对象。再根蓄据车牌底色呈等有关的先卧验知识，采根用彩色像素葡点统计的方律法，先确定苍行方向的车找牌区域，再箩确定列方向故的区域，得遇出最终的车谦牌区域。饥车牌分割即判把车牌的整捧体区域分割因成单字符区船域，具有承染上启下的作础用。其难点奇在于噪声合沿字符粘连，醋断裂对字符皂的影响，因牺此必须先将好定位后的车洁牌进领一步处理。谱包括灰度化吸、二值化、蒜均值滤波、抬膨胀或腐蚀丸处理渔。分割采用献的方法为寻另找连续有文丸字的块，若刚长度大于某免阈值T，则膀认为该块有毯两个字符组英成，需要分总割。佣为满足下一宰步字符识别拢的需要，将攀分割后的字板符归一化高。净最后将分割啄出来的字符掌运用模板匹链配的方法与静模板字符进蜡行匹配，将萌其与模板字充符相减，得乌到的0越多按那么就越匹街配。把每一室幅相减后的沃图的0值个愉数保存，然承后找数值最骑大的，即为宗识别出来的祸结果。模板武的制作很重序要，必须要控用精确的模脊板，否则就晴不能正确的惩识别。孟对于识别错州误情况的分封析可知，主孕要原因：一燕是牌照自身爱的污渍等影碰响了图象的伞质量；二是菜牌照字符的抓分割失败导锻致的识别错绪误；再就是喂部分字符的英形状相似性寸，比如，B诵和8；A京和4等扮字符识别结蹈果可能发生动混淆的情况纯。井总之，尽管浑目前牌照字坡符的识别率价还不理想，欣但是只要在还分割出的字四符的大小、支位置的归一补化，以及尝凭试提取分类屠识别能力更相好的特征值宪和设计分类咳器等环节上当再完善，进姜一步提高识碰别率是完全扇可行的。罚第食六建章实验总找结壤高速公路、武城市交通、巴停车场等基敲础设施建设暗水平的不断弄发展和车辆民管理体制的厘不断完善，赖为以计算机缠视觉为基础康的智能交通彻管理系统的珠实际应用提恳供了契机。唉在智能交通珍系统中，车威牌自动识别恋系统是智能洪化交通系统扩非常重要的蔽发展方向。脏从开始的收叨费辅助系统衣演变过来的酷车牌识别技斑术现在运用报的领域是越乎来越广。它绍在车辆过路尾、过桥全自野动不停车收紫费，交通流茫量控制指标再的测量，车满辆自动识别牵，高速公路降上的事故自逝动测报，不神停车检查，小车辆定位，墙汽车防盗，龙稽查和追踪研车辆违规、岗违法行为，部维护交通安融全和城市治音安，防止交味通堵塞，提萌高收费路桥漫的服务速度初，缓解交通禽紧张状况等凡方面有重要咐作用，有重劳要的现实应新用意义辜。延本文对车牌曾识别系统的后软件部分进厘行了研究，斗分别从图像弹预处理、车过牌定位、字桌符分割以及待字符识别等颤方面进行了纠系统的分析抢。主要工作障内容及结论冬如下：激燕（1）整理奏和总结了国遇内外在车牌尺定位、分割汤、字符识别珠方面的研究芹成果和发展献方向，系统糟介绍了我国召车牌的固有截特征，以及映车牌识别的惠特点。垃（2）在车陆牌定位我们止采用基于灰添度跳变的定狂位方法，采坛用先对图像锐进行预处理室，再进行二巾值化操作的豪方法。实验残表明本方法亭既保留了车驴牌区域的信抓息，又减少筋了噪声的干桨扰，从而简煮化了二值化扣处理过程，霞提高了后续微处理的速度刃。出（3）基于透彩色分量的测定位方法，结运用基于蓝抽色象素点统伤计特性的方偶法对车牌是洗蓝色的车牌提进行定位，茫实验表明，甘用该方法实焦现的车牌定僵位准确率较减高。杀（4）本设算计采用的图汪像预处理、涌边缘检测、课车牌长宽比卷特征识别等为对车牌的定棕位都是非常赞有效的，而弹本设计提出培的投影分析摆和阈值技术心有效检测了益车牌图像的店上下左右边份框、旋转角栽度，准确实奔现的车牌字阳符的分割，京对多个车牌刺进行实验，扔均有很高的碗正确率。添本设计虽散然只对蓝底田白字车牌进紧行分割识别夕，对黑底白创字车牌原则捞上整个算法赶可直接适用逮，对白底黑嘱字车牌、黄游底黑字车牌斩，需要对车鲜牌定位算法尖进行调整，寨并将图像反艰转，而车牌狗字符的分割放算法仍然行障之有效。阵因此，本设则计提出的车修牌字符的分辛割算法实验感证明是准确担、有效、可勾行的。致谢温大学专科的傅学习生活即利将结束，在砖此，我要感悟谢所有曾经粗教导过我的阶老师和关心久过我的同学术，他们在我玉成长过程中苹给予了我很轧大的帮助。怀本文能够成滥功的完成，蜜要特别感谢猴我的指导老踪师的关怀和酬教导，感谢休各位师兄师役姐的关心和佩帮助。活最后还要感情谢我的父母馒，是他们一联直在背后支祸持着我。使很我心灵的天椅平永远倾向售执著奋斗。什使我深深的躁体会到：在昂这个竞争的笼社会里，没溜有真才实学累，没有吃苦班精神，是无悬法立足，无携法生存的。伟我要时时刻破刻的记住人绕的一生要“疤活到老，学静到老”紧跟靠时代步伐，装以豪情勃发夺的远足迈向尚新的征途，线新的挑战。和让我们用科绕学知识来武掏装自己的头粮脑，用高科律技技术来描删绘未来的憧资憬和期盼。时再此感魔谢我的唉老师和同学经。参考文献址[础1集]浙白利波犬.圾车牌检测与覆识别算法研希究[李D责]柔.诵北京交通大果学串,滩2007桐.永30-31计.重[往2欣]乒谢盛嘉委,利梁竞敏强.语车牌识别系踢统的设计与桃实现[接J蚕]繁.迁微计算机信攻息策,劝2010（织6）瞒[割3卖]剃王刚亚,妖冀小平拔.师基于色MATLA训B克的车牌识别挂系统的研究兰[拌J秆]枪.影电子设计工遭程狗,丧2009（学11）吼[炒4传]烦王广宇淘.湾车辆牌照识数别系统的原膨理及算法研临究[亡D原]喜.骆郑州大学析,较2000觉[恼5贝]途县崔江蔬,逆王友仁炒.辜车牌自动识胃别方法中的柄关键技术研朽究[签J羡]隔.畏计算机测量穴与控制，2蚀003.1释1（4）孟[积6哈]巧着许志影叉,柱李晋平炭.恩MATLA巡B转在图像处理滤中的应用[势J岭]因.羡计算机与现才代化，20惩04（4）钓[镰7吵]框笑刘卫国记.唯MATLA戒B消程序设计与犬应用蜜［牺M稀］灾.它北京形：唱高等教育出地版社蹦，碑2002宝[祝8兆]妈脏成瑜轻.研汽车牌照自请动识别技术骑研究飞[J]薄.姜南京航空航球天大学学报骂,2006撑.肉4：29-剪30程序附录：除funct携ion[斜d]=ma量in(jp司g)娃I=imr抽ead('蝴car.j甜pg');看figur堡e(1),传imsho炊w(I);到title搅('原图'享);掉I1=rg车b2gra旅y(I);从%将梨真彩色图像堆转换为灰度足图像绝figur室e(2),山subpl夫ot(1,绘2,1),思imsho撑w(I1)欠;titl饭e('灰度百图');再figur场e(2),伤subpl辫ot(1,封2,2),宅imhis狡t(I1)含;titl荡e('灰度盼图直方图'好);皇I2=ed南ge(I1度,'rob受ert',篮0.08,阅'both食');典%高斯滤波调器,方差为阶0.08婚figur蚁e(3),塔imsho侵w(I2)莲;titl辱e('ro奶bert算叶子边缘检测煮')村se=[1胀;1;1]洪;鹿I3=im坑erode凯(I2,s授e);观%图像的腐逼蚀钱figur旗e(4),除imsho塞w(I3)响;titl心e('腐蚀饮后图像')秋;狗se=st始rel('劝recta叹ngle'缸,[40,疼40]);桐%构造渴结构元素，垮以长方形构菌造一个se烤I4=im谜close这(I3,s释e);%乔对图像实现锣闭运算，闭膝运算也能平淋滑图像的轮顾廓，但与开券运算相反，勉它一般融合剧窄的缺口和控细长的弯口裹，去掉小洞继，填补轮廓卧上的缝隙。融figur浮e(5),绕imsho色w(I4)沉;titl拾e('平滑齐图像的轮廓专');黑I5=bw突areao元pen(I究4,200搅0);%悉从二进制图曲像中移除所煤有少于p像触素的连接的争组件（对象畜），产生另招一个二进制稍图像悉figur慰e(6),智imsho驳w(I5)甲;titl误e('从对啊象中移除小锅对象');划[y,x,值z]=si嫁ze(I5牵);%翼返回I5各童维的尺寸，姥并存储在变值量y、x、染z中跨myI=d嘱ouble云(I5);朝%换成双贡精度数值芽%酬begin奋横向扫描斧tic传%计算ti奥c与toc强之间程序的辆运行时间塑逝Blue_赤y=zer裙os(y,找1);%私产生y*1烂的全0矩阵惊感for戒i=1:y累饮f男orj=授1:x恋礼否if细(myI(溜i,j,1轰)==1)仙铃鼓掩%如果my何I(i,j馒,1)即m屡yI图像中庭坐标为(i吴,j)的点卡为蓝色吃笔诉%则Blu生e_y的相年应行的元素栽white回_y(i,僵1)值加1高鸭崖Blue丧_y(i,友1)=B叔lue_y馒(i,1)您+1;%蓝范色像素点统员计怕蛛嗓e斯nd氏end获end老[tem球pMax洗Y]=ma厦x(Blu每e_y);旺%temp坝为向量wh表ite_y弟的元素中的籍最大值，M梦axY为该义值的索引（荣在向量中渗的位置）赏PY1=健MaxY;齐批while彩((Bl常ue_y(朋PY1,1殿)>=12问0)&&(密PY1>1凑))辟息若PY1=P页Y1-1;锋end器载PY2=既MaxY;很子while躺((Bl帆ue_y(弊PY2,1忘)>=40饿)&&(P沫Y2<y)疯)链盯PY瓜2=PY2热+1;end吊燃IY=I(门PY1:P界Y2,:,比:);脸%IY为原介始图像I中宾截取的纵坐娘标在PY1杠：PY2之今间的部分弯%end蜓横向扫描萍%beg题in纵向扫槐描繁敏Blue伐_x=ze僻ros(1否,x);%甚进一步确定往x方向的车纱牌区域稍for独j=1:x共锦f愈ori=孝PY1:P唉Y2氧摸半if版(myI(薄i,j,1逢)==1)川沙浅咱Bl殿ue_x(呼1,j)=勤Blue韵_x(1,拔j)+1;绳痛锻畜收异抵end艺绩睡end窗才end析PX1=省1;师阔whil甩e((B酷lue_x敬(1,PX棚1)<3)么&&(PX赴1<x))贪由闪PX1=P绩X1+1;愿控end陡改PX2=世x;貌接whil素e((B扶lue_x拣(1,PX浅2)<3)尤&&(PX号2>PX1明))他苏洒PX潮2=PX2繁-1;牲故end桥记妖%end抽纵向扫描浩PX1=稍PX1-2政;%对车牌归区域的校正障PX2=叛PX2+2伴;踩dw=I料(PY1:稀PY2,:步,:);赶援t=田toc;幕figur写e(7),糠subpl斥ot(1,均2,1),喉imsho圾w(IY)疑,titl赴e('行方翠向合理区域炒');龟figur蔑e(7),志subpl靠ot(1,秘2,2),知imsho办w(dw)膀,titl保e('定位个剪切后的彩炮色车牌图像特')牙imwri冶te(dw歇,'dw.拦jpg')陆;%将图辉像数据写入师到图像文件佩中茧[file藏name,腰filep俊ath]=孙uiget骄file(么'dw.j站pg','著输入一个定家位裁剪后的婚车牌图像'简);%读取正jpg=s展trcat钟(file妻path,筐filen背ame);辱%将数组根filep锣ath,f兽ilena慈me水平地爆连接成单个浩字符串，并赏保存于变量晨jpg中轧a=imr距ead('扮dw.jp酱g');促%读取图茂片文件中的雁数据歌b=rgb搞2gray抽(a);雾%将真彩缘色图像转换餐为灰度图像钩imwri真te(b,顽'1.车牌砌灰度图像.辰jpg')世;%将民图像数据写创入到图像文侮件中慰figur羽e(8);玩subpl撑ot(3,诚2,1),挠imsho梢w(b),翻title桐('1.车泄牌灰度图像遇')脆g_max淹=doub趋le(ma躁x(max丈(b)))酬;%换煮成双精度数趣值诞g_min生=doub僻le(mi签n(min恐(b)))共;%换喉成双精度数街值斥T=rou活nd(g_尿max-(哪g_max头-g_mi元n)/3)讯;%T添为二值化畅的阈值妙[m,n]脸=size薪(b);简%返回矩母阵b的尺寸娇信息，并誉存储在m、架n中。其中桨m中存储的广是行数，n把中存储的是纲列数。绳d=(do漫uble(偷b)>=T览);%厉d:二值写图像红imwri允te(d,开'2.车牌钻二值图像.尤jpg')副;%将阔图像数据写谊入到图像文培件中攀figur馅e(8);穿subpl探ot(3,摧2,2),茂imsho尝w(d),歪title碍('2.车齐牌二值图像级')疲figur剥e(8),吩subpl皮ot(3,呼2,3),蹦imsho霸w(d),栏title盐('3.均满值滤波前'伴)%滤波袭h=fsp竿ecial租('ave浅rage'导,3);敌%建立预定皂义的滤波算楼子，ave秩rage指得定算子的类似型，3为相陆应的参数贫d=im2尽bw(ro嘴und(f利ilter勉2(h,d乡)));漫%转换为肯二值图像见imwri票te(d,乖'4.均值冬滤波后.j厦pg');保%将图骡像数据写入辫到图像文件箩中兼figur轻e(8),勤subpl盖ot(3,盛2,4),跨imsho泰w(d),测title剩('4.均叠值滤波后'邮)轰%某些图东像进行操作命%膨胀或拌腐蚀铜%se=汪strel忆('squ划are',汉3);%响使用一个凝3X3的正亲方形结果元投素对象对创阴建的图像膨超胀意%'li替ne'/'然diamo扭nd'/'坑ball'武...食se=ey废e(2);喜%ey抽e(n)幻retur惠nsth舟en-b教y-ni眯denti休tyma优trix摘单位矩阵尖[m,n]姨=size偿(d);絮%返回矩阵嗓b的尺寸信栗息，并存猫储在m、n绝中。其中m容中存储的是莲行数，n中纱存储的是列诱数比ifbw奖area(蚁d)/m/绘n>=0.摄365邮%计算二值祸图像中对象超的总面积由预d=合imero兴de(d,华se);寇%图像的雀腐蚀赞elsei盆fbwa逢rea(d晚)/m/n圈<=0.2害35%柳计算二值图绍像中对象的比总面积公简d医=imdi香late(悔d,se)酒;%实有现膨胀操作end窜imwri泉te(d,腐'5.膨胀酸或腐蚀处理膊后.jpg熄');弓%将图像数唉据写入到图那像文件中挑figur勇e(8),益subpl签ot(3,科2,5),忽imsho同w(d),量title铸('5.膨图胀或腐蚀处钉理后')偶%寻找连肠续有文字的困块，若长度夸大于某阈值春，则认为该遍块有两个字孔符组成，需周要分割最d=qie无ge(d)惩;%切缠割查[m,n]储=size踏(d);俘%返回矩阵奶b的尺寸信先息，并存粘储在m、n年中。其中m桐中存储的是糊行数，n中眯存储的是列傅数粥figur搁e,sub休plot(剪2,1,1羡),ims崇how(d痛),tit卧le(n)维k1=1;夸k2=1;悟s=sum挠(d);j捧=1;喂while恭j~=n丰套wh址iles烦(j)==掩0们繁盐j=杠j+1;事锈en齐d缩挑种虫k1=j;挠洋鸡while甩s(j)念~=0&步&j<=织n-1孕冲乏惊j=j+1邀;港凶e侨nd砌是滴损k2=艇j-1;慨博if芽k2-k1践>=rou岭nd(n/汪6.5)欣韵却[便val,n更um]=m虏in(su爹m(d(:牌,[k1+瘦5:k2-递5])))俯;醒窗医d(:,麦k1+nu吓m+5)=种0;%哪分割积枯斗endend%再切割霞d=qie妻ge(d)反;井%切割出弄7个字趁符拦y1=10休;y2=0赵.25;f去lag=0悔;word糕1=[];暂while暮flag背==0蜂罪脾[m,询n]=si辣ze(d)仅;指代le括ft=1;熔wide=循0;奉朵wh鲁iles施um(d(氏:,wid秃e+1))幸~=0勿撞阿wid挽e=wid劫e+1;针苹e该nd劳木i伍fwid投e<y1茫%认乒为是左侧干慌扰换苏娃d嫁(:,[1访:wide宜])=0;绢突泻d扭=qieg廊e(d);鸽梢e骑lse愁印钞t枕emp=q呈iege(么imcro霞p(d,[值11w神idem特]));志哪请[仆m,n]=航size(秒temp)露;龟秘携a慨ll=su句m(sum诞(temp裹));李湾牺t芬wo_th炸irds=席sum(s悄um(te供mp([r沫ound(廉m/3):虏2*rou选nd(m/商3)],:赛)));无外膀iftw腥o_thi椅rds/a曲ll>y2雨液押舞flag=结1;wor菠d1=te蔬mp;族%WO娃RD1敲谎筹en紧d事怨萌d套(:,[1瞧:wide惧])=0;迎d=qie父ge(d)垄;筑匆塘endend烧%分割出方第二个字符静[word驰2,d]=席getwo棚rd(d)糟;破%分割出弹第三个字符辉[word跌3,d]=厨getwo买rd(d)敏;叫%分割出潮第四个字符哄[word旅4,d]=手getwo表rd(d)般;钩%分割出继第五个字符松[word塞5,d]=瓦getwo鉴rd(d)宇;勉%分割出泪第六个字符逃[word罪6,d]=填getwo锡rd(d)扰;取%分割出系第七个字符嚼[word默7,d]=饰getwo野rd(d)黎;徒figur寻e(9),樱imsho钢w(wor窗d1),t脂itle(或'1');件figur凭e(10)画,imsh荡ow(wo傍rd2),艺title鼠('2')峰;很figur电e(11)非,imsh埋ow(wo改rd3),恩title聚('3')喝;牺figur读e(12)逮,imsh菊ow(wo汪rd4),酿title瘦('4')顶;叮figur受e(13)妻,imsh幕ow(wo述rd5),昨title课('5')瓶;恼figur育e(14)幻,imsh汤ow(wo射rd6),喉title银('6')患;兼figur炕e(15)们,imsh兰ow(wo凶rd7),总title对('7')压;棚[m,n]旨=size怪(word抖1);%缓返回矩阵b馒的尺寸信息叠，并存储切在m、n中娃。其中m中疫存储的是行扩数，n中存估储的是列数但word1拢=imre柿size(说word1蓝,[40础20]);音%商用系剃统程序中归胡一化大小为尾40*2内0,此处演赖示痛word2身=imre姨size(胆word2倒,[40芹20]);热%对图像丢做缩放处理爬，高40，活宽20喘word3氏=imre普size(装word3鹿,[40甲20]);秘word4微=imre搁size(闸word4醉,[40棋20]);晋word5将=imre龙size(筋word5印,[40娱20]);伯word6锁=imre跑size(务word6扁,[40侮20]);唤word7健=imre具size(密word7海,[40叉20]);音figur倘e(16)障,北subpl裂ot(3,眨7,8),雪imsho爱w(wor泰d1),t瞎itle(午'1');骑subpl丑ot(3,睁7,9),磁imsho和w(wor语d2),t巴itle(轿'2');素subpl膜ot(3,辛7,10)脱,imsh偿ow(wo忆rd3),箩title兰('3'