车牌识别算法的研究和实现

南京邮电大学硕士学位论文车牌识别算法的研究和实现姓名：张晓艳申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：卢官明2011-03南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要I摘要近年来，随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，汽车数量急剧增加，给交通控制和车辆管理带来很大的困难，智能交通系统的诞生缓解了交通压力，车牌号码是车辆的“身份”标识。所以，车牌识别技术已成为智能交通系统中的重要组成部分。车辆识别基于图像处理和模式识别理论，对含有车辆牌照的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。本文从车牌定位、字符分割和字符识别三方面对车牌识别技术进行了深入研究。首先，本文研究了车牌定位模块。采用基于颜色信息和几何特征的车牌定位算法直接对采集到的彩色车辆图像进行车牌的定位分割，完成车牌定位；其次，对定位分割出的彩色车牌图像进行预处理，先后对车牌图像进行灰度化、倾斜校正、二值化、形态学处理以及去除车牌边框和非字符区域的处理，得到仅包含车牌字符区域的二值化图像，为车牌字符的分割做好准备；再次，对车牌字符分割进行研究，采用垂直投影法对车牌字符进行分割处理，将车牌的七个字符分割出来，并作归一化处理，使字符的大小相同，且与模板库中的字符大小一致，为车牌字符的识别奠定了坚实的基础；最后，对分割出的车牌字符进行识别，本文对传统的模板匹配算法进行改进，并采用改进的模板匹配算法对分割出的字符进行识别，给出了改进算法的详细工作过程，并用MATLAB软件对该算法进行仿真实验，结果显示该算法具有一定的适应性和鲁棒性。另外，本文最后采用了MATLAB对算法进行了仿真实现，并对该算法的有效性进行测试。实验表明，大多数图像都能够得到预期的效果。关键词::::车牌识别；车牌定位；车牌图像预处理；字符分割；模板匹配南京邮电大学硕士研究生学位论文AbstractIIAbstractAbstractAbstractAbstractInrecentyears,withthedevelopmentofthesocialeconomyandtheimprovementofthepeople'slivingstandards,thenumberofcarsincreasesdramatically,whichmakesitdifficulttocontrolandmanagethevehiculartraffic.Theemergenceoftheintelligenttransortationsystemrelievesthetrafficpressure,andthenumberofthelicenseplatesistheidentitysignofthevehicle,sothetechnologyofthelicenseplaterecognitionisanimportantcomponentoftheintelligenttransportationsystem.Licenseplaterecognitionisbasedonthetheoryofimageprocessingandpatternrecognition.Itlocatesthepositionofthelicenseintheimagesbyanalyzingandprocessingtheimagesofthevehiclelicenseplates,andfurthermoreitextractsandidentifysthecharacters.Thispaperstudiesthetechnologyofthelicenseplaterecognitionfromthreeaspects,includingthelicenseplatelocation,charactersegmentationandcharacterrecognition.Firstly,thepaperstudiesthemoduleoflicenseplates.Thismoduleaccomplishesthelicenseplatelocationbyadoptingthelicenseplatelocationalgorithmbasedoncolorinformationandgeometricfeatures.Secondly,thepaperpreprocessesthelocatedlicenseplateimages.Itadoptskindsofmethodstoprocessthelicenseplateimages,includingcolorplateimagegrayscale,tiltcorrection,binarization,morphologicalprocessing,theremovaloflicenseplateframesandtheprocessofnon-characterregions,andthenobtainsthebinarylicenseplateimagesonlycontainingcharacterregions,whichmakespreparationsforthecharacterssegmentation.Onceagain,thepaperstudiesthecharactersegmentation.Itsegmentsthesevencharactersoflicenseplatebyprojectionalgorithm,andmakesthemhavethesamesizewiththecharactersintemplatelibrarybynormalizedprocessing,whichlaysasolidfoundationforthecharacterrecognition.Finally,thesegmentedlicenseplatecharactersarerecognizedinthepaper.Itadoptstheimprovedtemplatematchingalgorithmtorealizethecharactersidentification,andintroducestheimplementofthealgorithmindetail,andutilizestheMATLABtosimulatetheexperimentsofthealgorithm,theresultsshowthatthealgorithmhasacertainadaptabilityandrobustness.Inaddition,thispaperusestheMATLABtosimulateandimplementthealgorithm,andteststhevalidityofthealgorithm.Theexperimentshowsthatmostofthevehicleimagesacheivesexpectedresults.Keywords:Keywords:Keywords:Keywords:LicensePlateRecognition;LicensePlateLocation;ImagePreprocessing;CharacterSegmentation;TemplateMatching南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。南京邮电大学学位论文使用授权声明南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院（筹）办理。研究生签名：_____________日期：____________研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论2第一章绪论1.11.11.11.1车牌识别技术的研究背景八十年代以来，随着经济的迅速发展和社会的不断进步，汽车数量及流量都大规模增加，随之对高速公路和城市交通的管理难度也急剧增加，但是世界科技也在不断进步，各种针对交通管理的高科技手段也不断涌现，用以充实和加强交通管理水平，使现代化交通越来越智能化，现在应用非常广泛的智能交通系统就是典型的实例。智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，简称ITS）[1]是在智能车辆道路系统（IntelligentVehiclehighwaysystem，称IVHS）的基础上发展而来的，该系统集成了信息处理、数据通信、数据传输、电器传感、自动控制以及计算机处理等先进的技术，并将这些技术整合之后有效地运用于整个交通运输管理体系，从而建立起的一种智能化的现代交通管理系统。其应用范围也非常的广泛，包括机场车站客流疏导系统、城市交通智能调度系统、高速公路智能调度系统、运营车辆调度管理系统、机动车自动控制系统等。该系统通过人、车、路三者的密切配合提高交通运输效率，缓解交通阻塞，减少交通事故，降低能源消耗，减轻环境污染。汽车车牌号码是识别车辆身份的标志，它的这种特殊性、重要性和唯一性使得车牌识别系统成为城市智能交通管理系统不可或缺的重要组成部分，所以对车牌识别技术的研究依然非常重要，依然是目前高科技领域的热门研究课题之一，对车牌识别技术的研究、开发和应用也具有很大的学术价值、社会价值和经济价值。车牌识别技术涉及的领域也是非常广泛的，包括数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、人工智能、计算机等多门学科，是各个学科相互渗透的综合应用技术。车牌识别系统的应用范围也是非常广泛的，目前市场中的主要应用范围包括[2]：1）交通路口的智能化交通管理；2）交通信息的自动采集；3）路桥、隧道等卡口的自动收费系统及监控管理；4）警方及其它执法机关设立临时稽查站，对来往车辆实施稽查，优先识别待查车辆；5）现代住宅小区、停车场、重要机关单位的汽车出入口管理；6）道路治安卡口抓拍识别，车流量监测。南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论31.21.21.21.2车牌识别技术的研究现状与发展趋势由于车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，所以从二十世纪八十年代开始，车辆牌照识别就成为国内外的热门研究课题之一。目前，根据车辆牌照的识别基础，识别方法主要可分为两大类，即间接识别法和直接识别法。间接识别法是基于IC卡的鉴别(RFID)或是基于条码的识别，而直接识别法则是基于图像处理技术的车牌识别。间接识别方法[3]是指先识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息，然后根据这个识别结果来识别车牌及相关信息。虽然IC卡技术和条形码技术都具有识别准确度高、速度快、可靠性高等优点，但是硬件设备复杂，且价格昂贵，同时它们需要制定统一的标准，实现起来比较困难。直接识别方法[4]是基于图像处理技术的车牌识别方法，是一种不需要任何车载设备的智能识别方法，可以用摄像机或者数码相机采集运动或者静止状态下的汽车图像，然后对汽车牌照进行实时智能识别。这种方法与间接法相比，硬件设备较简单，成本也比较低。另外，直接识别法还采用了计算机应用技术和人机交互界面，提高识别速度的同时可保证识别质量。因此，这种方法使用比较广泛。目前，车牌识别过程中的重要环节使用的关键技术属于这种直接识别方法，比如车牌区域定位技术、车辆牌照字符切分技术、车辆牌照字符识别技术等。另外，国内外应用直接