基于matlab的静态车牌检测与识别【字数：16114】
摘 要二十一世纪以来，车牌检测与识别在人们的生活里的重要性日益显著，并且车牌识别是计算机图像识别处理在汽车牌照识别中的应用。在智能交通系统的发展中，车牌识别技术充当着不可或缺的角色，所以车牌检测与识别技术亟需进一步研究，且对此发展有着光明的前景和深远的意义。本论文主要研究的内容就是一种基于MATLAB的静态车牌检测与识别，所涉及到的关键技术为车牌定位、车牌字符分割以及字符识别。由于所采集到的车牌图像不一定是理想的车牌，可能会受到外界污染或是出现倾斜的情况，所以还需要再字符分割前有一个预处理的工作。利用MATLAB仿真软件比较三个关键技术在不同算法之间的优劣性，并选择几种效果较好的算法应用到使用GUI工具所搭建的一个静态车牌识别系统中，完成车牌识别后还可将识别信息保存到EXCEL中以便用户查看。通过实验效果，整个系统使用户能够更加直观的看到车牌识别系统的流程，给人一种更人性化的感受。
目录
1.绪论 1
1.1 研究意义与目的 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 课题主要研究内容 2
1.4 论文的研究内容和安排 3
2.车牌检测与识别的关键技术 5
2.1 车牌检测与识别系统总体设计 5
2.2 车牌定位 5
2.2.1 基于边缘检测的定位法 5
2.2.2 基于颜色和纹理特征的定位法 8
2.2.3 基于小波变换的定位法 8
2.2.4 基于HSV颜色变换的定位法 9
2.3 车牌字符分割 10
2.3.1 基于垂直投影法的字符分割法 10
2.3.2 基于固定边界法的字符分割法 10
2.4 字符识别 11
2.4.1 基于模板匹配的字符识别法 11
2.4.2 互信息字符识别法 12
2.5 本章小结 13
3.车牌图像预处理 14
3.1 灰度处理 14
3.1.1 灰度化 14
3.1.2 线性灰度变换 14
3.2 中值滤波 15
3.3 倾斜矫正处理 16
3.4 形态学处理 1 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
7
3.4.1 腐蚀和膨胀 17
3.4.2 开运算和闭运算 18
3.5 去除噪声处理 19
3.5.1 去除车牌边框处理 19
3.5.2 去除车牌圆点处理 19
3.6 本章小结 19
4.车牌检测与识别系统设计与实现 20
4.1 MATLAB仿真实现效果 20
4.1.1 车牌检测与定位效果 20
4.1.2 预处理效果 20
4.1.3 车牌字符分割实现效果 21
4.1.4 字符识别实现效果 22
4.2 系统GUI界面的设计 23
4.2.1 GUI图形界面的实现 23
4.2.2系统整体功能框架结构图 24
4.2.3 系统整体界面设计图 24
4.3 系统整体实现效果 25
4.4 本章小结 27
5.总结与展望 28
5.1 总结 28
5.2 后续工作展望 28
参考文献 30
致 谢 31
1.绪论
1.1 研究意义与目的
伴随着现代社会对科学技术的要求和标准逐步提升，人民的生活水平和幸福指数与科技的发展有着密不可分的联系，科技带动了经济的发展，人们的生活已经离不开汽车这一代步工具了，不论是城市、乡镇公路还是高速公路都已经成为我国极为重要的交通运输路径，与此同时国家也在不断发展这一基础公共设施。尽管如此，在上下班期间、节假日往返高峰期，道路拥堵、交通堵塞已成为一种司空见惯的现象。在这种严峻的环境下，对于汽车车辆的驾驶运行、停放停靠等交通安全和秩序方面进行合理、高效的管理就显得格外重要。而实现合理高效的管理就可以通过汽车车牌检测和识别技术来达预期的效果。
在现代智能交通系统中，汽车车牌识别充当着不可或缺的角色，在智能化管理交通和交通安全方面具有极为重要的作用和意义[1]。在交通道路上的违章违规监测、交通流量检测、高速公路收费站、ETC（不停车电子收费系统）、公共停车场安全防盗管理等场景中，都可以用汽车车牌检测和识别技术来进行处理相应的工作。相比于以往传统的人工拍照进行人工识别，汽车车牌检测和识别技术具有快速、高效、准确以及降低人工成本等其他优点，不仅提高了工作的效率和节省人力及物力，同时也提高了质量以及行车人员等待的时间，使我们的生活变得越来越井然有序，能够更好的科学和专业地管理车辆，具有极为广大的应用市场与光明的发展前景。
本课题主要研究静态车牌检测与识别技术的算法，并通过MATLAB这一高效的工具编程仿真来实现并验证各个部分所运用到的算法的功能，并对比各算法之间的实现效果，选择几种最优的算法以提高车牌识别的成功率和效率。除了实现最基本的车牌识别的基本功能以外，还将使用MATLAB中的GUI来搭建一个静态车牌识别系统，便于更加清晰的展示整个车牌检测与识别系统的处理流程，使车牌识别系统给用户更加直观化和人性化的感受。
1.2 国内外研究现状
在智能交通系统中，车牌识别(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是至关紧要的一部分[2]，指由监控摄像机拍摄行驶的车辆照片再经过相应的处理后，便可获取到每一辆车的有效车牌区域，再对这些有效车牌区域做一系列的处理的技术，就能获取到所拍摄车辆车牌的信息[3]，这些车牌信息在各个国家都有不一样的制作标准和规范，故需要不同的技术来实现识别过程。概括的来说，车牌识别就是先获得含有每一车辆与其相对应的独一无二的车牌号码的图片，接着通过定位车牌、分割字符和识别字符等操作后，实现完整的车牌识别的流程。
在1990年代左右，美国智能交通协会提出了现代智能交通系统这一全新的概念，并推行至全球各地[4]。在不断的推行和发展下，现代智能交通系统现在已经在全球大多数国家的公路及高速公路中运用[5]。经多年的实践表明，据统计到目前为止，在大多数发达国家和发展中国家都已经成功应用，例如由新加坡Optasia公司推出的VLPRS系列和以色列HiTech公司开发的See/Car System系列等，这些产品所用到的技术都很成熟且成功应用到人们的日常生活中[6]。因为国外发达国家拥有先进的科学技术，在车牌识别这一方面同样发展得比我国要好，且每个国家对于车牌的制作标准和规范都是有差异的，所以他们的技术并不适用于我国的车牌，主要原因有以下几点：（1）由于我国车辆牌照的制作标准是根据不同车型、用途，规定了牌照上的字符多种组成形式，这样就增加了在车牌定位、字符分割时的难度要求，从而使识别的准确率大大降低；（2）我们国家的车牌的组成特点与国外有差异，车牌上的信息上含有我们中国特有的中文汉字、英语字母和数字，识别汉字往往要比识别英文字母、数字难得多，其原因是由于汉字的构成特点有其特定的规律和偏旁部首[7]；（3）我国车牌的底纹和字符颜色在配色方面有多重组合，而外国的车牌对于配色方面有统一的标准。
目录
1.绪论 1
1.1 研究意义与目的 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 课题主要研究内容 2
1.4 论文的研究内容和安排 3
2.车牌检测与识别的关键技术 5
2.1 车牌检测与识别系统总体设计 5
2.2 车牌定位 5
2.2.1 基于边缘检测的定位法 5
2.2.2 基于颜色和纹理特征的定位法 8
2.2.3 基于小波变换的定位法 8
2.2.4 基于HSV颜色变换的定位法 9
2.3 车牌字符分割 10
2.3.1 基于垂直投影法的字符分割法 10
2.3.2 基于固定边界法的字符分割法 10
2.4 字符识别 11
2.4.1 基于模板匹配的字符识别法 11
2.4.2 互信息字符识别法 12
2.5 本章小结 13
3.车牌图像预处理 14
3.1 灰度处理 14
3.1.1 灰度化 14
3.1.2 线性灰度变换 14
3.2 中值滤波 15
3.3 倾斜矫正处理 16
3.4 形态学处理 1 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
7
3.4.1 腐蚀和膨胀 17
3.4.2 开运算和闭运算 18
3.5 去除噪声处理 19
3.5.1 去除车牌边框处理 19
3.5.2 去除车牌圆点处理 19
3.6 本章小结 19
4.车牌检测与识别系统设计与实现 20
4.1 MATLAB仿真实现效果 20
4.1.1 车牌检测与定位效果 20
4.1.2 预处理效果 20
4.1.3 车牌字符分割实现效果 21
4.1.4 字符识别实现效果 22
4.2 系统GUI界面的设计 23
4.2.1 GUI图形界面的实现 23
4.2.2系统整体功能框架结构图 24
4.2.3 系统整体界面设计图 24
4.3 系统整体实现效果 25
4.4 本章小结 27
5.总结与展望 28
5.1 总结 28
5.2 后续工作展望 28
参考文献 30
致 谢 31
1.绪论
1.1 研究意义与目的
伴随着现代社会对科学技术的要求和标准逐步提升，人民的生活水平和幸福指数与科技的发展有着密不可分的联系，科技带动了经济的发展，人们的生活已经离不开汽车这一代步工具了，不论是城市、乡镇公路还是高速公路都已经成为我国极为重要的交通运输路径，与此同时国家也在不断发展这一基础公共设施。尽管如此，在上下班期间、节假日往返高峰期，道路拥堵、交通堵塞已成为一种司空见惯的现象。在这种严峻的环境下，对于汽车车辆的驾驶运行、停放停靠等交通安全和秩序方面进行合理、高效的管理就显得格外重要。而实现合理高效的管理就可以通过汽车车牌检测和识别技术来达预期的效果。
在现代智能交通系统中，汽车车牌识别充当着不可或缺的角色，在智能化管理交通和交通安全方面具有极为重要的作用和意义[1]。在交通道路上的违章违规监测、交通流量检测、高速公路收费站、ETC（不停车电子收费系统）、公共停车场安全防盗管理等场景中，都可以用汽车车牌检测和识别技术来进行处理相应的工作。相比于以往传统的人工拍照进行人工识别，汽车车牌检测和识别技术具有快速、高效、准确以及降低人工成本等其他优点，不仅提高了工作的效率和节省人力及物力，同时也提高了质量以及行车人员等待的时间，使我们的生活变得越来越井然有序，能够更好的科学和专业地管理车辆，具有极为广大的应用市场与光明的发展前景。
本课题主要研究静态车牌检测与识别技术的算法，并通过MATLAB这一高效的工具编程仿真来实现并验证各个部分所运用到的算法的功能，并对比各算法之间的实现效果，选择几种最优的算法以提高车牌识别的成功率和效率。除了实现最基本的车牌识别的基本功能以外，还将使用MATLAB中的GUI来搭建一个静态车牌识别系统，便于更加清晰的展示整个车牌检测与识别系统的处理流程，使车牌识别系统给用户更加直观化和人性化的感受。
1.2 国内外研究现状
在智能交通系统中，车牌识别(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是至关紧要的一部分[2]，指由监控摄像机拍摄行驶的车辆照片再经过相应的处理后，便可获取到每一辆车的有效车牌区域，再对这些有效车牌区域做一系列的处理的技术，就能获取到所拍摄车辆车牌的信息[3]，这些车牌信息在各个国家都有不一样的制作标准和规范，故需要不同的技术来实现识别过程。概括的来说，车牌识别就是先获得含有每一车辆与其相对应的独一无二的车牌号码的图片，接着通过定位车牌、分割字符和识别字符等操作后，实现完整的车牌识别的流程。
在1990年代左右，美国智能交通协会提出了现代智能交通系统这一全新的概念，并推行至全球各地[4]。在不断的推行和发展下，现代智能交通系统现在已经在全球大多数国家的公路及高速公路中运用[5]。经多年的实践表明，据统计到目前为止，在大多数发达国家和发展中国家都已经成功应用，例如由新加坡Optasia公司推出的VLPRS系列和以色列HiTech公司开发的See/Car System系列等，这些产品所用到的技术都很成熟且成功应用到人们的日常生活中[6]。因为国外发达国家拥有先进的科学技术，在车牌识别这一方面同样发展得比我国要好，且每个国家对于车牌的制作标准和规范都是有差异的，所以他们的技术并不适用于我国的车牌，主要原因有以下几点：（1）由于我国车辆牌照的制作标准是根据不同车型、用途，规定了牌照上的字符多种组成形式，这样就增加了在车牌定位、字符分割时的难度要求，从而使识别的准确率大大降低；（2）我们国家的车牌的组成特点与国外有差异，车牌上的信息上含有我们中国特有的中文汉字、英语字母和数字，识别汉字往往要比识别英文字母、数字难得多，其原因是由于汉字的构成特点有其特定的规律和偏旁部首[7]；（3）我国车牌的底纹和字符颜色在配色方面有多重组合，而外国的车牌对于配色方面有统一的标准。
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