基于颜色及边界信息的车牌定位算法

论文总字数：15419字

摘 要

随着生活水平的日益提高，汽车的使用数量也在逐年增长，如何去进行有效的管理成为人们开始关注的方向。针对现有的状态，我们利用不断革新的技术开发出来了一系列监控、管理系统。

车牌识别系统中比较重要的是车牌定位，车牌定位的成功率及准确率决定了一个车牌定位系统的识别率。同时车牌定位可适用于停车场管理，违章记录查询，收费站等多种场所，因此具有较高的实践意义。

毕业设计实现了2种算法，是基于颜色及边界信息的车牌定位算法，使用C 编程语言对图像进行预处理，边缘检测，二值化，数学形态学操作，连通域分析等一系列操作，最后实现车牌的定位和显示。

关键词：车牌定位，图像预处理，边缘检测，二值化，数学形态学

ABSTRACT

With the improvement of living standards, the number of car use is also growing year by year, how to effectively manage people started to become concerned about the direction. The existing state, we continue to use innovative technology developed a series of monitoring and management system.

. License plate location is an important stage in vehicle license plate recognition, license plate positioning success rate and accuracy determine a recognition rate of license plate positioning system. At the same license plate location suitable for parking management, query violation records a variety of places, such as toll stations, and therefore has a high practical significance.

Graduation designed and implemented two algorithms, Precisely license plate locating algorithm based on edge and color information, using the C programming language, the image preprocessing, edge detection, binarization, morphology operation, and a series of connected component analysis operation, the last license plate positioning and display.

Keywords: license plate location, image preprocessing, edge detection, binarization, morphology.

目录

第1章 绪论 1

1.1车牌定位的研究意义 1

1.2车牌识别技术的研究现状 1

1.3车牌定位方法 2

1.4车牌定位的难点与方法 2

1.5开发工具 3

1.5.1 Microsoft Visual Studio 2013简介 3

1.5.2 OpenCV简介 3

第2章 基于颜色信息的车牌定位 4

2.1图像预处理 4

2.1.1去噪 4

2.1.2平滑 4

2.1.3滤波 4

2.2颜色空间 5

2.3数学形态学 6

2.3.1腐蚀 7

2.3.2膨胀 7

2.4二值化 8

2.5刷选车牌区域 8

2.5.1候选区域的提取 8

2.5.2车牌进一步处理 9

2.6算法的实现 9

2.6.1 颜色算法系统处理图 10

2.6.2 颜色算法系统结构图 10

2.6.3颜色算法功能模块图 10

第3章 基于边界信息的车牌定位 12

3.1灰度处理 12

3.2膨胀腐蚀 12

3.3边缘检测 13

3.3.1边缘的定义 14

3.3.2经典边缘检测算子 14

3.4面积刷选 17

3.5算法的实现 18

3.5.1 边界算法系统处理图 18

3.5.2 边界算法系统结构图 18

3.6.3边界算法功能模块图 19

第4章 测试及结果分析 20

4.1系统测试 20

4.2结果分析 26

第5章 总结与展望 27

致谢 28

参考文献 29

2. 绪论

1.1车牌定位的研究意义

在我国GDP生产总值不断增长的同时，人均收入也有了大幅度的提高，无论是个人还是企业，都在购买小汽车作为代步工具，这直接导致了原来的交通系统负重不堪，加上原有的收费站采取人工收费的方式，效率比较低下，所以在一些交通枢纽地带经常出现几百米甚至更远的堵塞情况，这使得政府花大价钱修建的高速公路的利用率变得非常小。同时人工管理的方式也会出现失误，这就更加让一些不法分子更加肆无忌惮的犯罪，比如一些车超载、汽车牌照是伪造的，这些单单凭借人的肉眼是无法识别的，在一些大城市经常有车丢失，如果没有一套完整的交通系统来监测，管理部门去寻找丢失的车辆的机会会十分渺茫，这也会导致居民对政府的信任度大大降低。于是人们开始构思一种智能、全面的交通系统来解决现在出现的问题，于是智能交通系统应运而生，实现管理自动化。

车牌自动识别是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的一项重要研究课题，是实现交通智能化管理的关键环节^[1]。自动车牌识别系统可以快速准确地提取车牌,并获得车辆相关信息,可以提高工作人员的效率,从而实现车辆的智能化管理^[2]。车牌识别系统一般主要包括三个部分：（1）车牌的定位，它输入是一开始采集的图像，输出的是车牌牌照的子图像，（2）车牌字符分割，就是将矩形图像进行分割，变成一个个小的区域，（3）车牌字符识别，对一个个小字符进行识别，最终得到车牌号码，在这些过程中比较难的是车牌定位过程，它对定位的效果影响也最大。

车牌识别系统的适用范围比较广泛，在我们的日常生活中主要表现在交通路口的信息采集、高速公路的自动收费系统、住宅以及停车场的车辆录入，同时也适用于警方对一些车辆的甄别和勘察，因此具有非常高的实践意义。

1.2车牌识别技术的研究现状

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