基于Matlab的车牌识别系统的研究(论文18000字)
摘要：在科技和经济快速发展的21世纪，人类逐步迈进了一个现代化、智能化、信息化时代，机动车购买热潮随之席卷全球，人们与汽车的关系更加密不可分。汽车保有量的疯狂增长虽然创造了前所未有的舒适度与便捷，但是随之而来的却是无数的难题甚至灾难。交通拥堵、交通事故等交通问题无时无刻在困扰着人们。
以计算机带领的先进科技队伍的不断变革将当代城市交通由古老的人工化推向现代化，使21世纪新兴的智能交通系统(Intelligence Transport System,ITS)更加人性化和成熟化。车牌识别系统(License Plate Recognition System,LPRS)作为ITS中的关键环节，有着广阔的前景和不菲的市场。
本文以最普遍牌照的规格特征为起点深入研究了LPRS的工作原理，阐述了由车牌图像预处理到字符识别等一系列重要操作，并通过Matlab对各部分操作进行了实现。笔者通过分析并对比各种常用车牌定位算法，最终采取边缘检测算法进行操作，然后结合汽车牌照尺寸、规格特征等先验知识对车牌区域进行提取、分割与识别。
最终，本文针对使用各类算法所设计的LPRS进行了实现，从实验中可以得出，本文采取的算法与研究思路可行。
关键词：智能交通；车牌定位；车牌识别；边缘检测；模板识别
The research and implementation of the license plate recognition system based on Matlab
Abstract: In the 21st century of rapid technological and economic development, human beings gradually towards a modern, intelligent, information age, along with the vehicle buying boom sweeping the world, the relationship between people and cars appears more closely.While crazy car ownership growth has created an unprecedented degree of comfort and convenience, it is followed by a myriad of problems and even disaster. Traffic congestion, traffic accidents and other traffic problems all the time troubled people.
Computer-led team advanced technology continues to change,striving to make contemporary urban transportation more modern and making the 21st century the emerging intelligent transportation system more humane and mature. License plate recognition system acts as the key link in ITS, there are broad prospects for its market.
Based on general characteristics of license plate, this article researched the design and working principle of license plate recognition system, and expounds the image preprocessing, license plate orientation, license plate character segmentation and recognition and other major operations, finishing each operation through Matlab. In this article, through analyzing and comparing various commonly used license plate locating method, the author finally take the positioning method based on edge detection, and then combined with the feature of car license plate size, specification and prior knowledge to accomplish license plate region extraction, segmentation and recognition.
In the end, this paper use the license plate recognition algorithm for implementing the design of the system, the experimental results show that the algorithm and the design is feasible.
Keywords: Intelligent transportation;License plate location;License plate recognition;Edge detection;Template recognition
目 录
1 绪论•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••1
1.1 研究项目目的与意义•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••1
1.2 国内外相关问题的研究现状••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••2
1.3 本文研究内容••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••3
1.4 章节安排•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••3
2 LPRS的理论基础与车牌图像预处理••••••••••••••••••••••••5
2.1 LPRS组成部分与理论基础••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••5
2.2 车牌图像预处理••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••6
2.2.1 图像灰度化 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••6
2.2.2 图像增强••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••7
2.2.3 图像二值化••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••8
2.2.4 图像滤波••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••9
3 车牌图像定位••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••10
3.1 汽车牌照几何特征介绍••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••10
3.2 常用的车牌定位算法••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••10
3.3 基于边缘检测的车牌定位方法••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••11
3.4 车牌提取••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••14
4 车牌字符分割••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••16
4.1 车牌倾斜度校正••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••16
4.1.1 车牌倾斜方式•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••16
4.1.2 常用的车牌倾斜校正方法•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••16
4.1.3 Hough变换原理•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••17
4.1.4 Hough变换校正车牌的实现•••••••••••••••••••••••••••••••••••••17
4.2 车牌字符分割••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••19
4.2.1 车牌边框去除•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••19
4.2.2 车牌字符的分割与归一化•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••19
5 车牌字符识别••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••22
5.1 车牌字符识别概述••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••22
5.2 车牌形态学处理••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••22
5.3 常用的车牌字符识别方法••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••23
5.4 系统运行结果与分析••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••25
6 总结与展望••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••27
6.1 论文工作总结••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••27
6.2 工作展望••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••27
参考文献•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••28
致谢•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••29
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