車牌識別系統的設計--課程設計報告

目錄

一、摘要:3

二、設計目的和意義:3

2.1、設計目的：3

2.2、設計意義：3

三、設計原理:3

四、詳細設計步驟:3

4.1、提出總體設計方案:4

4.2、各模塊的實現:5

五、設計結果及分析20

六、總結:22

七、體會23

八、參考文獻:23

一、摘要:

隨這圖形圖像技術的發展，現在的車牌識別技術準確率越來越高，識別速度越來越快。無論何種形式的車牌識別系統，它們都是由觸發、圖像采集、圖像識別模塊、輔助光源和通信模塊組成的。車牌識別系統涉及光學、電器、電子控制、數字圖像處理、計算視覺、人工智能等多項技術。觸發模塊負責在車輛到達合適位置時，給出觸發信號，控制抓拍。輔助光源提供輔助照明，保證系統在不同的光照條件下都能拍攝到高質量的圖像。圖像預處理程序對抓拍的圖像進行處理，去除噪聲，并進行參數調整。然后通過車牌定位、字符識別，最后將識別結果輸出。牌照自動識別是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬件基礎一般包括觸發設備、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些牌照識別系統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、牌照識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。牌照識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。牌照號碼、顏色識別為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：牌照定位，定位圖片中的牌照位置；牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與牌照識別互相配合、互相驗證。

(1)牌照定位自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖象中分割出來。

(2)牌照字符分割 完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

(3)牌照字符識別 字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，最后選最佳匹配作為結果?；谌斯ど窠浽W絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。

4.2、各模塊的實現:

2.1輸入待處理的原始圖像:

clear ;

close all;

%Step1 獲取圖像 裝入待處理彩色圖像并顯示原始圖像

Scolor = imread('3.jpg');%imread函數讀取圖像文件

圖2.1原始圖像

2.2圖像的灰度化:

彩色圖像包含著大量的顏色信息，不但在存儲上開銷很大，而且在處理上也會降低系統的執行速度，因此在對圖像進行識別等處理中經常將彩色圖像轉變為灰度圖像，以加快處理速度。由彩色轉換為灰度的過程叫做灰度化處理。二值圖像是指整幅圖像畫面內僅黑、白二值的圖像。在實際的車牌處理系統中，進行圖像二值變換的關鍵是要確定合適的閥值，使得字符與背景能夠分割開來，二值變換的結果圖像必須要具備良好的保形性，不丟掉有用的形狀信息，不會產生額外的空缺等等。車牌識別系統要求處理的速度高、成本低、信息量大，采用二值圖像進行處理，能大大地提高處理效率。bw2=double(bw22);

figure,imshow(bw2);tit

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總結

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