论文总字数：16897字

目 录

1 前言 1

1.1 选题的目的和意义 1

1.2 国内外研究现状与发展空间 1

1.3 研究内容 2

2 车牌识别系统设计原理概述 3

3 车牌识别系统程序设计 4

3.1 图像预处理 4

3.1.1 图像灰度化 4

3.1.2 图像边缘检测 6

3.2 车牌定位 8

3.2.1 图像腐蚀与膨胀 8

3.2.2 移除小面积对象 9

3.2.3 车牌区域切割 10

3.3 角度调整 11

3.4 字符分割 13

3.4.1 图像二值化 13

3.4.2 字符分割 13

3.5 字符识别 15

3.5.1 字符归一化 15

3.5.2 字符模版匹配识别 15

4 仿真结果与分析 16

5 总结与体悟 17

参考文献： 18

致谢 19

附录： 20

车牌识别系统的设计

陈让

，China

Abstract：The vehicle license plate recognition system is a kind of technology which is widely applied in intelligent transportation in recent years. This kind of system takes digital image processing, pattern recognition and so on as its theoretical basis. Because license plate is the sole identification of vehicle, the vehicle license plate recognition system can effectively help people achieve the goal of the intelligent management of the vehicle. Vehicle license plate recognition system can take a picture of moving vehicle including its license plate immediately, and then carry out effective license plate acquisition and recognition which meet the needs of intelligent transportation.

This paper, based on the researches and analyses of existing techniques of vehicle license plate recognition system, presents the design of a set of vehicle license plate recognition system based on MATLAB. This kind of system implements such a function which can do image preprocessing which is a combination of gray processing, edge detection, erosion and dilation to a picture imported into the computer which including license plates. It also has the functions of vehicle license plate location, character segmentation. In the end it matches the separate characters with those standard character templates which are stored in the database in advance.

Key words：license plate recognition; MATLAB; image preprocessing; Character segmentation; character recognition

1 前言

选题的目的和意义

由于我国国民经济发展速度一直稳步上升，在道路交通方面也有着重大进展，车辆数量逐年增长，这在有利于公众出行的同时，也使得车辆管理成为了一个日益突出的问题。而汽车牌照作为汽车身份的唯一标识，就成为了国内外专业人事在解决车辆管理这一难题时的重点研究对象。

特别是最近三十年以来，由于现代计算机技术的飞速发展和数字图像处理技术的日益成熟，传统的人工管理系统逐渐被现代化数字车辆管理系统所代替，数字车辆管理成为了车辆管理的主流技术，尤其是在车牌识别方面更是取得了长足的进步，这对于维护交通安全和社会治安有着重要的意义。作为计算机视觉和模式识别技术在智能交通方面的重要应用，汽车牌照识别技术的应用范围极其广泛，主要包括：

1) 车辆出入管理：在停车场的出入口安装车牌识别设备，记录下出入车辆的车牌号码和出入时间，实现停车场车辆的智能管理和自动收费管理，节约了人力成本。

2) 自动放行：将有出入许可资格的车辆牌照信息存储在系统中，在入口处安装车牌识别装置，将检测到的车牌信息与系统中的信息比较，如果系统中存在该车牌信息则予以进入，否则禁止进入。这可以保证一些高度机密的单位（如军事行政区域、保密单位等）、高级住宅区的安全。

3) 高速公路收费：在高速公路出入口安装车牌识别设备，记录下出入高速车辆的信息与其出入高速的信息，可以据此对车辆进行自动计费。

4) 检测报警：问题车辆如违章车辆、被通缉或挂失车辆等的信息存入系统中，将车牌识别设备安装在各个路口，一旦发现与之匹配的车辆立即报警。此举能大大提高执法效率。

5) 超速违章处罚:对于超速处罚，将车牌识别技术与测速装置相结合可以用于高速公路上的车辆超速违章检测，在测速点设置测速装置与车牌识别设备，记录超速车辆的信息，方便执法人员对超速车辆的司机进行相应的处罚；对于违章处罚，将车牌识别设备装在违章高发地段，识别在此违章的车辆信息，对违章车辆进行惩处。

6) 牌照号码自动登记：由于近年来私家车数量增长趋势迅猛，以往采用的人工辨识注册的方式就显得工作量繁多且容易造成失误。而采用自动识别系统则可以提高工作速度与效率。这一功能可适用与电子警察系统、道路监控系统等。

车牌识别系统第一能够满足管理方和车主本身的需求，第二由于采用全自动只能管理模式，从最开始的车辆检测、图像采集，再到算法识别，全都采用计算机自动控制，不仅管理方便而且速度相较于人工管理也大大提升，第三，由于采用全自动模式，它可以大大减少人员投入，且系统本身投入资本也不会很多，因此能够大大减少资本的投入。由此可见，车牌识别系统顺应了市场需求，具有极其宽广的发展前景。

国内外研究现状与发展空间

国外对于车牌识别研究起步较早，在20世纪80年代就陆续将图像识别技术运用在车牌识别上，但由于技术的限制，无法克服例如光线、微尘、脏污车牌等问题，车牌识别技术发展不完善；不仅如此，在前期研究中,需要投入大量的数值运算,若是想提高图像识别率也需要耗费大量资本，对于人力物力的需求都过于庞大，只能存在于实验室阶段，无法在现实生活中得以运用，因此在这一阶段车牌识别仍需要人工干预。到了20世纪90年代，一套较为完整的车牌识别系统才被提出，并开始运用，然而在识别率和识别速度方面仍有不足之处。

中国也于20世纪90年代开始进行车牌识别的研究，但由于国内车牌不仅是悬挂位置还是汽车牌照格式，包括字符排列方式、车牌大小和车牌颜色，都与国外存在较大差异，因此无法直接使用国外的车牌识别系统，只能将它作为中国自行研制出一套自己的车牌识别系统的参考。

经过近二十年的发展，国内外车牌识别技术都有长足的进步，中国更是发展迅猛，并能与时俱进，识别像新能源汽车牌照这种最近几年才出现的新型汽车牌照，成为车牌识别技术的领先国家，车牌识别率甚至能达到99%，但由于这些测试大多是在实验室内进行，环境较为简单，因此在实际生活中的一些复杂甚至极端的环境下，车牌的识别率则会受到很大的影响。

由于车牌识别系统在最近几年才投入日常使用，因此还有较大的发展空间。未来对于车牌识别系统的发展主要在以下几个方面：

1. 追求更高的画质和分辨率：基于车牌识别系统是建立在图像处理和识别上的一种技术，因此对于图像清晰度与分辨率有一定要求。虽然近年来相机成像的清晰度有显著提升，但在一些细节表现如明暗处理方面还有欠缺。目前单个相机可覆盖的车道数量一般为三个，但事实上车牌的大小对于一整张图片来说过小，若图片分辨率不够高则大大加大了识别的难度，因此若相机的分辨率能够较现在大大提升，那么车牌识别系统的精准度将会有明显的提高。
2. 运算能力的提升：相机清晰度与分辨率的提升，会使得图片所含的像素数量急剧增大，对于所含更多像素的图片的识别的工作量也大大提升，若仍使用目前投入运行的计算机的话，虽然识别的精准度会有所提高，但识别速度必然会降低很多，这就需要运用运算能力更加强大的计算机来对图像进行识别，才能保证在提高车牌识别的精确度的同时，还能缩短识别所需的时间，做到真正的既精准又高效的车牌识别。

研究内容

本次设计针对基于MATLAB的车牌识别系统进行研究，车牌识别系统和大多数系统一样包括硬件和软件两个部分，而本次设计则主要是对车牌识别系统的软件方面进行研究，主要包括以下几个部分：

1) 图像预处理：将采集到的彩色图像转化为灰度图像后进行滤波、增强等操作，然后进行图像二值化处理，随后进行边缘检测，方便下一步提取出车牌区域。

2) 车牌定位：对图像进行边缘检测，选出与汽车牌照特征相吻合的区域，然后将其从图像中分割出来以便进一步操作。

3) 角度调整：由于拍摄角度的关系，车牌图像大多情况下都不是正的，因此对分割出的车牌图像进行角度调整，将图像校正。

4) 字符分割：将分割后的车牌区域中的字符分割成单独的字符。现将图像进行二值化处理，使其变为黑白图像，接着在进行分割。在众多字符分割的方法中垂直投影法可以算是一种较为常见且非常实用的方法了，这是因为字符在垂直方向上的投影必然在各个独立字符的间隙取得局部最小值，因此垂直投影法对于车牌识别来说具有较好的效果。

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