基于MATLAB的车牌图像处理

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目 录

1、绪论 5

1.1课题研究背景及意义 5

1.2 国内外研究状况 5

2、车牌识别系统原理概述 6

3、各版块的实现 7

3.1图象获取 7

3.2图象预处理及边缘提取 8

3.2.1图象灰度化 9

3.2.2边缘检测 10

3.2.3 Canny边缘检测算法 11

3.2.4图象的腐蚀 11

3.2.5形态学滤波 13

3.3车牌定位 14

3.3.1牌照区域的定位和切割  15

3.3.2车牌进一步处理  17

3.3.3灰度图象二值化  19

3.3.4车牌提取  20

3.4字符切割  21

3.4.1车牌分割 21

3.4.2字符归一化  21

3.5字符的识别  22

4、设计结果与分析 23

5、总结与展望 23

参考文献 25

致谢 26

1、绪论

1.1课题研究背景及意义

随着社会的不断发展，汽车在已经越来越普及，大量的汽车出现在了社会的各个角落，但是陆地面积确不会变，因此很多汽车都无处可停放，因此引发了大量的社会问题。由于数量很多，所以管理变得越来越困难，因此必须通过高科技的智能手段的应用来帮助管理。因此就出现了车牌识别系统。这个系统主要是应用在那些在无人管理的区域的车辆，车牌对于车辆是唯一的，是车牌识别系统的价值所在，它可以准确的读出车牌，识别车牌，对车辆的规范管理起着重要的作用。车牌识别系统可以应用在很多地方，如高速公路收费处，监控违法车辆，极大的帮助了警察的管理，应用最广泛的是在停车场，大大的方便了停车场的管理。

现在人们日常开车的时候几乎没人敢闯红灯了，到了高速以后，也没人敢超速了，其主要的原因就是各个交通口上都有摄像头，它实时采集汽车牌照。闯红灯了它就能够把车牌照识别出来，然后很快就会发布消息。车牌识别系统相对于传统的车辆管理方法，更具有实际的意义，而且他的效率远远高于传统车辆管理方法。因此车辆识别系统的研究已经越来越迫切。

二十一世纪是人工智能的时代，车牌识别技术具有很大的优势以及发展潜力，已经成为了很重要的研究课题。车牌识别技术属于智能交通系统，其最大的应用当属对车辆的识别。传统的识别方式效率低，尤其在大型的场合其弊端尤为明显。由于车牌是车辆本身特有的属性，所以是较为理想的识别依据。

车牌识别技术是特别有效的智能安全监控手段，具有重大的研究意义与应用前景。能够与现有的车牌库，车辆认证系统进行无缝连接，能够快速地查询车辆信息，调取用户的详细资料。如今，很多场合都采用了车牌识别技术，机场、火车站的检票系统，还有停车场的自动收费系统等等。车辆识别的应用到处可见，而且，它还可以和智能实时监控系统相结合，所以能够实现大范围内对特定的车辆进行监控。如果社会要在车辆管理方面做到平平安安，就必须利用它的功能，并且广泛的应用它在社会的各个角落。

它可以应用在生活中任意一个车辆出现的地方，他就是个警察，而且在任意时刻都在监督车辆。车牌识别系统有以下几种方法，基于直线检测的方法，基于阈值化的方法，基于灰度边缘检测方法，基于彩色图像的车牌检测方法[1]。

1.2 国内外研究状况

在国外也有很多学者在研究车牌识别系统，而且相对于近几十年中国才发展起来的汽车行业，国外研究要早得多。目前国外在车牌识别方面技术要比国内先进的多，他们的系统在经过一系列操作之后，对车牌的识别有了很高的识别率，而且日趋完善，取得了非常显著的成就，为国外的汽车管理方面做出了很大的贡献。

在世界很多学者的共同努力下，车牌识别技术已经攻克了非常多的难题，得到了全面发展，并且已经融入社会，为社会提供了方便。但是在人工智能刚刚起步的年代，车牌技术仍有非常大的提升空间，还存在很多需要改进的地方。比如，一方面现在的车牌识别技术比较单一，但是现在的社会需要一个多方面识别的技术，因此现在的技术还没有达到社会的需求，必须要加快研究，紧跟不断变化的社会的步伐。其次，现在的车牌识别系统过于繁重，设备非常的多，往往一个系统就需要大量的人员进行操作，而且操作难度比较大，想要彻底的普及还需要一段时间，同时系统的后期维护也需要考虑，也需要投入大量的精力和财力去完成。

在中国这飞速发展的几十年，汽车大量的制造和使用给中国带来了各种各样的社会问题，比如大量的闯红灯问题，车辆肇事逃逸问题，堵车问题，停车场不容易管理引发的事件等等，因此也就迫切的需要引进和研究车牌识别系统，加快智能化的管理，以减少车辆带来的各方面的社会问题。目前中国对这方面非常重视，国内也有很多车牌识别专家在加快研究，并且车牌识别系统已经应用到中国社会中，比如在高速公路收费站，极大的方便了工作人员的管理，并且规范了各个行驶车辆，减少了交通堵塞。但是随着管理中各种新的问题的出现，就迫使国内的学者们需要进行不断的研究改善系统来满足社会的需要。

从中国现有的车牌识别系统产品我们可以了解到，目前中国的车牌识别系统工作效率以及产品的功能都很落后，而且研发速度远远落后于车辆大量的增加带来的社会问题，因此，研究更高性能的车牌识别系统迫在眉睫，车牌识别系统和图像处理技术相辅相成，想要提高车牌识别系统的性能，需要从图像识别技术入手，不断完善，从硬件设备以及软件研发上都需要下很大功夫。

2、车牌图像处理原理概述

车牌识别系统是主要靠CCD摄像头进行识别提取车牌照所在汽车的图像，一个彩色的图像，其主要的工作手段就是靠摄像头，没有什么红外超声什么的。因此它最基础的理论就是图像处理以及模式识别。

2.1车牌识别系统的工作流程图

其工作原理：首先会在各个需要监视车辆的地方安装摄像头，当车辆经过安装摄像头的地方后，在周围的摄像头会拍摄下车辆的图像。然后把摄像头拍摄到的图像传输到电脑中，通过确定车牌识别的目标，对图片进行预处理，然后再对车牌进行检测，以及定位，再后就是分割车牌，得到整个车牌，这是个矩形区域，最后分割字符，然后识别输出车牌号码。

3、各版块的实现

3.1图象获取

在MATLAB中用imread()函数把图象文件的数据读到到矩阵中，在同时还能够用imfinfo()函数查察图象文件的信息。函数imread能够在全数MATLAB撑持的图象文件格式中获取一幅图象。它的格式为： 

A=imread(filename,fmt) 

[X1,MAP1] = imread(DIRECT,'FMT'),此中：FTLENAME是须要获取的图象文件的称号，FMT则是图象体式。 

[...]=imread(filename,fmt) 

[...]=imread(filename) 

[...]=imread(URL,...) 

[...]=imread(...,idx)       (CUR,ICO,and TIFE only)

[...]=imread(...,'frames',idx) (GIF only) 

[A1,map1,alpha1]=imread(...)  (ICO,CUR,and PNC only) 

图象的信息获取可以采取imfinfo函数来获得与图象文件相关的信息，大部分的图象文件形式的数据保存像素值都采取8为，把它们读到内存后，MATLAB都会把它保存为unit8类型。对那些撑持16为数据的文件格式，比如PNG以及TIFE，MATLAB会把它们保存为unit16类型。和其他MATLAB构成的图象不异，若是显现一幅图象，那末它将会变成图形对象句柄。 

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