论文总字数：18664字

目 录

摘要 1

Abstract 2

1. 绪论 3

1.1 车牌识别的发展过程 3

1.2 车牌识别的应用方向 3

1.3 车牌识别的研究现状 4

1.4 本文内容与章节安排 4

2. 车牌识别基本原理 5

2.1 车牌识别系统概述 5

2.2 车牌识别原理解析 6

2.3 本系统设计方案 6

3. 车牌识别设计实现流程 7

3.1 总体实现流程 7

3.2 MATLAB特点及优势 8

3.3 各模块的实现流程 9

3.2.1 输入预处理采集图像 9

3.2.2 图像的灰度化过程 10

3.2.3 图像边缘检测过程 11

3.2.4 图像的闭运算过程 12

3.2.5 投影提取车牌区域 13

3.2.6 字符分割处理过程 15

3.2.7 模板匹配字符识别 16

4. 实验结果及分析 18

4.1 车牌识别结果对比 18

4.2 车牌识别系统分析 20

5. 归纳与总结 20

参考文献 21

致谢 22

基于图像处理的车牌识别技术研究

杨科成

,China

Abstract: In the process of the development of traffic intelligence, vehicle management plays an important role, in which the recognition of the license plate is an important link. The identification process mainly contains the location of the license plate graphics, the segmentation process of the license plate characters and the recognition of the license plate characters in three main processes. By preprocessing the gray scale transformation of the initial image of the license plate, the gray image is obtained, then the edge of the pre processed image is extracted and analyzed, and the location of the license plate is located on the basis of the closed operation. The license plate is cut in the processed image and the character is segmented by the technology of partial projection. Finally, the template matching code is used to realize the character recognition and output the recognition results to the control panel. The process of license plate recognition designed by MATLAB is realized by using the advantages of MATLAB matrix calculation to optimize the efficiency. It shows that the design process has a good recognition function through testing. In the tide of modern vehicle popularization, the highway system in our country is accelerating, and the vehicle management can not adapt to the actual demand by manual management. It is a trend to apply modern technology to the management of intelligent traffic. Therefore, the license plate recognition has a wide application prospect.

Key words: license plate recognition; license plate location; character segmentation; character positioning

绪论

1.1 车牌识别的发展过程

车牌识别系统在平时生活中，有着广泛的应用，通过应用图像处理技术，计算机程序分析，还有现今的识别算法，可以从摄像机采集的图像数据中识别出车辆的车牌号码，通过对车牌号码的提取，车辆管理人员例如安防，公安系统可以明显的提高工作效率，提高社会的生产力。

在安防领域，车牌识别系统属于民用领域，比如通过使用智能的车辆管理系统，促使商业区可以对日益增长的车辆提供方便快捷的管理，随着城市小区的不断建设，小区的私家车数量不断增多，车辆的管理系统为小区治安系统提供了很好的保障。另外，车牌识别广泛应用在安防领域促进了安防产业的快速发展，对很多民用产业有良好的促进作用，对我国的经济发展和就业率有很好的支持。

在公路运输和治安领域，随着全国道路干线与乡村道路的快速建设，车辆规模和范围大幅度增长，为全国范围的管理带来了困难，通过车牌识别系统的应用，管理上，可以为车辆登记查找提供高效率的支持，大大减少了管理人员的压力。另外，这也是打击各类违法活动的有效途径，通过使用车牌识别，有效的提高了公安人员的工作进度，对法制化建设有很好的促进作用。

通过车牌识别系统，我国的安防产业有了快速的发展。大量使用车辆管理系统系统，不但为小区保安系统提供了便利的管理方案，促进了城市化小区整齐快速的发展；而且对公安部门交通管理有巨大的贡献，为社会主义的现代化建设提供了强有力的保障。

1.2 车牌识别的应用方向

车牌识别是车辆管理系统的重要功能，在社会化发展过程中有着重要的作用，有着广泛的应用，比如停车场车辆管理，交通路口管理，高速收费系统，治安管理等方面。

1.在各类的停车场中，需要对车辆的出入时间进行记录，在高校等私有化场合需要对车牌范围进行识别，由于输出和频率较大，传统的人工方式已经不能满足人们对时间的要求。在这种情况下，通过使用车辆管理系统，通过对车牌的识别，可以快速判别出权限是否符合，实现收费，是否准入等功能，实现自动化管理，提过了工作过程的流畅程度。

2.在路口交通管理中，随着私家车数量的增加，交通拥堵成为人们关心的问题，如何提高城市的交通导航效率是市政的重要组成部分。通过在路口增加车牌识别系统，对违反交通规范的行为进行实时观察与记录，然后按照国家交通法规对违法违规现象进行及时处理，可以有效的规范司机的行为，提高交通的流畅性。事实证明，在近年来交通法规和交通路口摄像头数量的增加，对我国城市交通又很好的存进功能。

在交通管理中，车辆事故时频繁发生的问题，对于肇事车辆的跟踪，车牌识别起到了重要的作用，公安人员通过监控系统，特别是现代化的安防网络，对城市交通治安有了良好的掌控，有效的打击了各类交通违法案件。在对肇事逃逸的各类案件中，智能交通系统可以起到很好的辅助作用。

3.在公路运输中，随着我国公路干线，乡村道路，高速道路的铺建，我国的交通运输行业有了快速的发展，但同时增加了高速计费，车辆追踪等业务的难度。通过使用智能车牌识别系统，可以加快收费路口效率，提高公路运输能力。同时对于各个道路的监控，为车辆追踪，偏远道路车辆监控，提供了强有力的保障。对我国交通管理业务有很好的促进作用。

车牌是识别的应用，要求要有较高的准确率和响应速度。准确率是车牌识别的重要指标，通过对车牌的准确识别才能有效开展后续工作。同时，在车牌识别过程中，由于是基于视频中图像处理，信息量大，因此对车牌识别响应速度有要求高。

总之，随着我国公路建设快速发展，城市化过程加速，私家车增速加快，对公路的运输能力，安检口通行能力，智能追踪能力增加了压力。车牌是管理车辆的重要依据，通过使用智能监控系统，可以有效识别出车牌，减少人工干预，提高工作效率。

1.3 车牌识别的研究现状

自从车牌识别技术出现以后，科研人员与工程技术工作者对其进行了深入的理论研究，其主要集中在对车牌图像的处理过程，实现对车牌字符串的提取，识别出车牌号码。研究的内容主要集中在识别过程中的具体环节，其主要是通过数字图像处理方法来实现。其实现方法主要是通过监控设备对车牌进行拍摄，然后计算机对提取的图像进行预处理，其过程还需要人工参与。

在20世纪末期，计算机视觉的理论研究与计算机技术的快速普及，为车牌的自动化识别过程提供了可能。进入21世纪后，神经网络，人工智能的发展为车牌自动化识别提供了丰富的理论基础。随着车辆的普及与数量的爆发增长，亚洲，欧美国家对车牌识别的研究工作逐渐深入，特别是针对自然场景图像中的车牌识别研究，并取得了一定的研究成果。

1.4 本文内容与章节安排

本文对车牌识别算法进行了广泛的调研工作，在此基础上，对如何实现车牌的自动识别过程进行了研究。通过对比不用处理算法，选用高精度处理算法，对参数不断调试，达到最优，最终较好的实现了车牌的自动化识别过程。

在本文中，首先对课题的研究背景与意义进行介绍，并对检测的难点进行了分析。然后对研究过程中的图像边缘检测的基本方法，区域识别的实现方法，做了归纳。在此基础上提出了设计方案，并对实现过程进行了分析，实现过程采用模块化的方法，对各个模块进行了实现。接下来，对设计过程中的设计方案，处理模块实现流程，做了程序实现。在调试实现后，对实现结果作了对比分析。最后，对本次设计与实现过程进行了总结，并分析了设计方案的特点与不足。

本文具体章节安排如下：

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