目录
1前言..3
1.1课题研究背景3
1.2车牌识别技术定义4
1.3车辆识别技术发展趋势及应用..4
2车牌识别系统的构成5
3常用车牌定位方法的介绍5
3.1基于边缘检测的车牌定位方法..5
3.2基于彩色分割的车牌定位方法..6
3.3基于小波变换的车牌定位方法..6
3.4基于数学形态学的车牌定位方法7
4基于MATLAB平台的车牌定位实现.7
4.1MATLAB简介及语法特点7
4.2车牌定位实现8
4.2.1输入原始图像..9
4.2.2将图像灰度化..9
4.2.3开操作得图像背景.10
4.2.4增强灰度图像.11
4.2.5图像二值化...12
4.2.6边缘检测.13
4.2.7开闭运算.14
4.2.8筛选车牌区域及提取车牌...16
结论.18
参考文献...19
致谢.20
附录...21
1 前言 人类社会一直在迅速发展,交通问题和交通控制系统越变越复杂。智能交通系统被逐步投入道路车辆管理,若想使交通秩序得到高效安全的保证,除了制定一系列科学有效的交通规则以外,需借助已有的科技手段。 对机动车进行管理标识可运用车辆牌照,在交通管理中,车辆牌照发挥着重要作用,所以说,车辆牌照识别的要求度一直很高,除了具有很高的识别率外,环境、道路情况等外界因素对识别车牌的影响要达到最小甚至没有影响,另外实时性要求也很高。车牌的定位实现、车牌字符分割和字符识别是牌照自动识别的核心软件[1]。 现代交通信息获取的有效技术是车牌自动识别系统(简称:LARS),LARS 具有很重要的应用价值,主要表现在交通车辆管理、停车场以及园区车辆管理等方面。图像预处理、车牌定位、字符识别系统组成了车牌自动识别处理系统,如图 1 所示。其中车牌定位又可决定成败,车牌定位是否运用得当决定了后期车牌识别是否达到完美。
1.1 课题研究背景 经济全球化使得汽车数量逐年增加,城市交通压力使得交通管理成为生活中的焦点问题。现代智能交通系统 (简称ITS)中,都用车辆牌照对车辆身份进行识别,车辆牌照识别(LPR)是有助于交通管理趋于智能化。分析和处理汽车图像,以及自动识别汽车牌号是车辆牌照识别技术的主要任务。车牌认证可以灵活运用LPR系统,特别是在高速公路收费系统中的不停车收费,提升了高速公路车辆的畅通率,由此可见,LPR系统在将来的道路管理中将发挥不可替代的作用。 LPR系统中有两个主要子系统,车牌定位系统和车牌字符识别系统。在最近几年,很多学者已提出了一些有针对性的车牌定位方法,以便进一步改善和提高车牌定位技术和方法。然而,现代技术的不断提高加之交通运输系统正处于快速发展中,势必要更高地要求车牌定位的准确性和及时性,因此,还需进一步深化定位技术的研究。 输 入 图 像 图像预处理系统 车牌定位系统 字符识别系统 数 据 库 图 1 车牌识别系统1.2 车牌识别技术定义 车牌识别技术是指可以检测到正在高速行驶的车辆,提取车牌信息(包括颜色、汉字、数字、字母) ,然后对这些信息进行进一步处理的技术。车牌识别技术的基础是计算机视觉处理、数字图像处理以及模式识别,通过处理和分析相机拍摄的车辆图像或视频图像,然后获得每个车辆的车牌号,完成识别过程。可以利用在各种不同情况下的道路管理中,有利于维护和防止交通拥堵,实现全自动化交通管理。 车牌识别各个环节都是一个独立模块,其工作流程如图源'自:751-/论|文'网"]www.751com.cn