数字图像课程设计-车牌识别

1《数字图像处理》课程设计报告设计题目：基于图像处理的车牌识别技术学院：xxxxxxxxxxxxxxxx专业：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx姓名：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx学号：xxxxxxxxxxxxxxxxxxx指导教师：xxxxxx2015年xx月xx日2摘要智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题，车牌识别系统作为智能交通系统的核心，起着非常关键的作用。目前，图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。本课程设计旨在粗浅地运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用（所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下，易于处理的实验图片，不具有广泛性）。以车牌为研究对象，主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程，完成车牌的识别。关键词：智能交通、数字图像处理、车牌识别ABSTRACTIntelligenttransportationsystemhasbecomeanimportantresearchtopicintheworldoftransportation,licenseplaterecognitionsystemasthecoreofintelligenttransportationsystem,playsakeyrole.Atpresent,theapplicationofimageprocessingtechnologyinvehiclelicenseplaterecognitionhasbecomeanimportantresearchareaofthescientificcommunity.Thiscourseisdesignedtoscratchthesurfaceandapplytheknowledgetoanalyzethebasicprinciplesofdigitalimageprocessingtechnologyinafriendlyenvironment(experimentalvehiclelicenseplaterecognitionimageselectedpicturesareenvironment-friendly,easytohandle,doesnothavethebreadth).Withlicenseplateforthestudy,themainresearchhowimagepreprocessing,licenseplateandlicenseplatecharactersegmentationandcharacterrecognitionprocessandaseriesofcompletelicenseplaterecognition.Keywords：smarttransportation、ImageProcessing、LicensePlateRecognition3目录1、绪论...................................................................................................41.1问题提出.....................................................................................41.2背景及现状分析..........................................................................41.3目的及意义.................................................................................51.4开发工具.....................................................................................52、系统设计...........................................................................................52.1总体设计方案.............................................................................52.2流程图.........................................................................................52.3模块功能分析.............................................................................62.3.1图像预处理.........................................................................62.3.2车牌定位............................................................................82.3.3字符分割............................................................................82.3.4字符识别..........................................................................103、系统结果分析.................................................................................123.1本系统结果分析........................................................................123.2本系统的不足...........................................................................124、课程设计总结.................................................................................135、课程设计体会.................................................................................136、参考文献.........................................................................................137、附录.................................................................................................1441、绪论伴随着工业的迅速发展，城市化的进展和汽车的普及，世界各国的交通量急剧增加。如何管理好公路的运行与运营，保障好车辆在公路上的安全、快速的行驶，成为交通管理的重要问题。人们开始考虑修建更多更宽的道路，然而修建新路的巨额资金和城市空间的限制使得这一方法的有效性大打折扣。近年来，随着科技的发达、计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，于是人们把目光聚焦到运用科学管理的方法来解决交通问题，并得到迅速的发展，最终形成了智能交通系统ITS的概念。1.1问题提出在信息业快速发展的今天，各行各业都迫切需要进行信息化、自动化以提高效率、减小人员使用。交通业也是如此。由于经济的腾飞，我国交通事业正在如火如荼地发展。信息事业与交通事业近几年来的快速发展使二者形成一个交集，那就是用高度发达的信息化方法去适应高速发展的交通事业。具体来说，如何开发一套高效、实用的智能交通管理系统，已是迫在眉睫的问题。然而，实现基于图像处理的机动车牌识别又是一切智能交通管理活动的基础，所以说车牌识别系统是智能交通系统中重要组成部分。汽车牌照识别系统的应用非常广泛，停车场、交通路口、高速公路收费站以及机关门卫等领域都大量运用了车牌识别技术。所以说，如何开发一套高效、准确、使用方便的车牌识别系统已成为最亟待解决的问题。1.2背景及现状分析基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在都已经有比较成熟的产品投入使用，比如美国的（AUTOSCOF）2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/CarSystem、德国西门子公司的ARTEM7SXI系统、新加坡的Optasia公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但因为我国车牌样式的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统不适合我国国情。基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。关于车牌定位方面，主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征，再结合数字图像处理、形态学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。基于特征的车牌定位的方法有C.J.Setchel提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法，M.M.Mfahmy提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区，然后采用投影的方法剔除假车牌，定位针车牌。基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法，基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。还有根据彩色边缘检测算子ColorPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的车牌定位算法。51.3目的及意义1.掌握图像的获取、预处理和分割的原理及MATLAB实现方法。2.自学一种字符图像的分割算法并用MATLAB编程实现该算法。3.在课程设计中复习并丰富在数字图像课上学到的知识。车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。1.4开发工具PC机、ＭＡＴＬＡＢ应用软件2、系统设计2.1总体设计方案车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割与特征提取和单个字符识别两个模块。为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。本系统设计主要分为四个模块：图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别2.2流