基于Matlab的车牌定位系统的研究与设计毕业设计
本科毕业设计基于Matlab的车牌定位系统的研究与设计摘要随着我国城市急速发展，交通管理成了一个非常热门的话题，由于交通管理需求日益提高，对交通管理和控制提出了更高的要求。
在智能化交通管理系统中，车牌识别技术(License Plate Recognition，LPR) 是实现车辆识别和监控的一种重要技术，在城市车辆管理上发挥着十分重要的作用。
车牌识别技术广泛应用于道路违规车辆监控、停车场管理、车辆安全管理等领域。
车牌识别软件系统一般分为三部分：车牌定位、字符分割和字符识别。
本文对车牌定位算法和字符分割方法作出研究和阐述，针对车牌的特点提出了一套简单的车牌定位和字符分割算法。
车牌定位部分采用的是数学形态学的方法，通过以下几个步骤实现：先利用radon 函数对图像进行倾斜检测和校正，再通过灰度化和边缘检测处理之后就可以进行数学形态学处理，最后就是车牌区域的提取。
字符分割部分采用的是投影法，分析垂直投影的像素点直方图，利用每个字符的波谷、波峰和车牌的定制标准来划分每一个字符。
利用MATLAB强大的图像处理能力，通过编写程序，对车辆图像进行统计分析，实现了这两个部分的功能。
车牌定位算法的关键是选用合适的结构元素，对车牌图像进行数学形态学开、闭运算来去除干扰因素、消除噪音和无用信息，简单直观，受环境干扰少。
经过实验证明，本文提出车牌定位算法和字符分割方法均能达到良好的效果。
关键词：车牌定位字符分割数学形态学投影法Research On License Plate Location SystemZhou Rujie(College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642,China)Abstract: With the rapid development of our country city, traffic management has become a very hot topic, due to traffic management and increasing demand, put forward higher request to the traffic management and control. The traffic management system in intelligent, license plate recognition technology (License Plate Recognition, LPR) is an important technology of vehicle identification and monitoring, play a very important role in the city vehicle management. License plate recognition technology is widely used in road illegal vehicle monitoring, parking management, vehicle safety management. License plate recognition software system is divided into three parts: license plate location, character segmentation and character recognition. This paper makes research and discusses the algorithm of license plate location and character segmentation method, according to the characteristic of license plate of a vehicle license plate location and character segmentation of simple algorithm is proposed.License plate location part uses the method of mathematical morphology, is realized by the following steps: first use the radon function to skew detection and correction of the image, and mathematical morphology processing by gray and edge detection, then can be carried out, finally is the extraction of license plate region. Character segmentation is made using projection method, analysis of pixel vertical projection histogram, with each character trough, wave and plate custom standards to divide each character. Using image processing capabilities of the MATLAB, through the preparation process, statistical analysis of vehicle image, to achieve the functions of two parts.The key of this method is the selection of appropriate structure elements, the license plate image mathematical morphology open, close operation to remove the interference factors, eliminating the noise and useless information, simple and intuitive, less interference by the environment. Through the experiment, in this paper, license plate localization algorithm and character segmentation method can achieve good effect.Key words: license plate location character segmentation mathematical morphology projection目录1前言 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 车牌定位的发展现状 (1)1.3 本课题研究内容 (2)1.4 论文结构 (3)2 方案确定 (3)3 车牌定位算法 (4)3.1 算法流程 (4)3.2 旋转校正 (5)3.3 图像灰度化 (7)3.4 边缘检测 (7)3.5 数学形态学处理 (10)3.6 车牌提取 (13)3.7 实验测试和分析 (15)3.8 本章小结 (16)4 字符分割 (16)4.1 车牌区域预处理 (16)4.2 去除边框 (17)4.3 字符分割 (18)4.4 本章小结 (19)5 总结与展望 (20)5.1 总结 (20)5.2 展望 (20)参考文献 (22)附录 (23)致谢 (27)华南农业大学本科生毕业设计成绩评定表1 前言1.1 研究背景面对当今世界全球化、信息化发展趋势，传统的交通技术和手段已不适应经济社会发展的要求。
智能交通系统是交通事业发展的必然选择，是交通事业的一场革命。
我国在该领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通技术研究的兴起，我国也加快了对智能交通技术研究的步伐，智能交通技术的研究现已进入高速发展期。
车牌识别系统LPR （License Plate Recognition）作为交通管理自动化的手段是车辆检测系统的一个重要环节,运用数字图像处理等技术对采集到的车辆图像进行处理，能准确地识别车牌的号码，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使车辆的电脑化监控和管理得到实现。
车牌识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章记录、小区停车场系统等方面，为智能交通管理提供了高效、快速、实用的手段。
车牌识别系统的成功设计、开发和应用具有相当大的社会效益、经济效益和学术意义。
在交通管理中，车辆是主要的监控目标，而车牌作为车辆的唯一的标识，因此，车牌自动识别技术就成为了智能交通系统中最重要的部分。
在车牌识别中，最重要也是最困难的就是车牌定位，定位的准确性将会直接影响车牌识别的过程和结果。
虽然交通网络非常复杂，但通过监控车牌就可以实现交通信息的收集统计，使管理工作和难度大幅度减少。
因此，车牌的准确定位变得更加重要，准确的车牌定位是这种交通管理技术手段的实现基础，准确的定位车牌可以有助于全面地、实时地了解交通网的状况，以便快速的作出相关措施，极大地提高了效率。
而在现实生活中，车牌的图像受到很多环境污染，如光照、背景、车型、角度以及其它人为因素，都会给车牌的准确定位增加很多困难。
所以，车牌定位算法的研究有必要性，是交通智能化领域的一个重要的研究课题。
1.2 车牌定位的发展现状目前，国内外车辆车牌识别系统主要采用软硬结合的技术方案。
通过专用的抓拍设备抓拍到合适的能用于计算机定位的车牌照片图像，在得到的图像上进行车牌定位，具有精确度高，能全天候工作等特点。
尽管国外汽车识别系统研究工作已有一定进展，但并不尽合我国国情。
我国汽车车牌的种类、标准和悬挂地方规范不一样，道路环境，交通设备等很多因素都与国外有较大差异，但外国的识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义，我们也需要有自己的一套车牌识别方法。
车牌定位的目的是将车牌所在的区域完整地从待定位图像中提取出来，进而执行字符分割和识别。
因此，车牌定位是对于整个车牌识别系统而言是重中之重。
车牌定位的识别率和所需要的时间都是决定车牌识别系统的整体性能的重要因素。
从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事车牌定位算法方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。
有基于边缘检测和形态学处理的车牌定位、基于彩色分割的车牌定位方法、基于小波变换的车牌定位方法、基于神经网络的车牌定位方法等多种基于不同理论的车牌定位方法（闫青，2010），但是这些方法都是针对车牌某一个或者几个的特征来研究和进行车牌定位，所以都具有一定的局限性。
车牌定位(MATLAB)
毕业论文基于MATLAB的车牌定位学校：昆明理工大学学院：应用技术学院专业：电子信息工程级别：学号：学生姓名：指导教师单位：应用技术学院指导教师姓名：指导教师职称：讲师Location of car license plate basedon MATLABSchool: Kunming University of science and technology Faculty: Faculty of Applied Technology Speciality: Electronic and Information Engineering Grade: 2006Student ID: 200611513155Author: WangWeiOrganization of directing teacher: Faculty of Applied Technology Director: He LifangProfessional title of director:Lecture目录摘要 (III)ABSTRACT (IV)前言 (1)第一章绪论 (3)1.1课题研究背景 (3)1.2车牌的特征 (3)1.3国内外车辆牌照识别技术现状 (4)1.4车牌识别技术的应用情况 (5)1.5车牌识别技术的发展趋势 (6)1.6车牌定位的意义 (6)1.7本次设计的主要研究方向 (7)第二章 MATLAB简介 (8)2.1MATLAB发展历史 (8)2.2MATLAB的语言特点 (8)第三章车牌定位 (10)3.1车牌定位的主要方法 (10)3.1.1基于直线检测的方法 (10)3.1.2 基于阈值化的方法 (10)3.1.3 基于灰度边缘检测方法 (11)3.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (13)3.2车牌定位流程 (14)3.3图像预处理 (15)3.3.1 灰度变换 (16)3.3.2 图像增强 (17)3.4图像边缘提取及二值化 (18)3.5形态学滤波 (23)3.6车牌提取 (25)结论 (28)总结与体会 (29)谢辞 (30)参考文献 (31)附录 (32)英文资料 (32)中文翻译 (37)摘要汽车牌照自动识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
基于MATLAB的车牌定位算法设计 电子信息工程毕业设计论文
北京联合大学信息学院毕业设计题目：基于MATLAB的车牌定位算法设计姓名：学号：2009080403104学院：信息学院专业：电子信息工程同组人：指导教师：协助指导教师：2011年5月12日摘要车牌自动识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分，可用于各级各类车辆管理场所。
与传统的车辆管理方法相比，它大大地提高了管理效率与水平，节省了人力、物力，实现了车辆管理的科学化、规范化，对交通治安起到了一定的保障作用，因此有着广泛的应用前景。
车牌自动识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三个模块。
它的研究主要涉及到模式识别、人工智能、计算机视觉、数字图像处理等众多学科领域。
车牌的定位、分割更是该系统的关键，由于图像场景的复杂性以及车牌位置和图像质量的不可预知性，牌照定位分割系统一直都未做到令人满意，所以有必要对其进行进一步的研究。
本文通过对大量资料的搜集、整理，总结了近年来国内外在车牌定位分割领域的最新研究成果和进展，对车牌区域的固有特征和目前的车牌定位、分割技术进行了分析和比较，提出了自己的观点并设计了一个车牌定位、分割系统。
本文利用MATLAB工具实现车牌定位算法研究。
利用灰度修正．滤波和图像增强等处理方法．较好地消除了图像的噪音，提高了图像质量。
通过对车牌特征的研究，利用边缘扫描方法实现车牌定位。
关键词：车牌定位；倾斜矫正；图像预处理；图像分割AbstractVehicles License Plate Recognition System(LPRS)，which is all important part of the contemporary Intelligent Transportation System(ITS),can be applied to vehicle management situations of all levels and all kinds．Compared with traditional vehicles managements，LPRS has greatly improved the efficiency and level of management and saved manpower and material resources，laying a good foundation for the realization of standardized management．We Call safely come to the conclusion that LPRS has already improved the order of the traffic system, illustrating a good prospect of application for us．Generally, the LPR system consists of three modules：license plate location、character segmentation and character recognition．Its study concerns various disciplines including Pattern Recognition、Artificial Intelligence，Computer Vision、Digital Image Processing and SO 011．It is the location and segmentation of license plates standing at the heart of LPR system．Considering that the complexity of image background and the uncertainly of plate position and image quality，it is necessary to do further research into it．By summarizing the latest research achievements and development in the area of license plate location and segmentation both here and abroad，this paper, after making a deep comparison between the intrinsic characteristics of license plate and the current location and segmentation technologies on it，proposes its own understanding and designs a new LP location and segmentation system.The paper introduces a method of car license plate location and realizes a system of car license plate location based on MATLAB．The pre--processing methods including gray level modification，filter and image enhancement，are used to improve image quality and cut image noise．Car license plate location is realized by the method of edge detection and according to the car plate feature．key words：License plate location；Slant correction；Image pre--process ；car Image Segmentation.目录摘要 (1)Abstract (2)引言 (4)一、绪论 (5)1 . 1 、课题的背景和意义 (5)1 . 2、国内外研究状况 (5)1 . 3、车牌识别系统的应用范围 (6)二、系统概述 (9)三、硬件系统设计 (10)3.1、硬件系统设计 (10)3.2、各模块功能 (10)3.3、各模块与DSP的接口设计 (10)3.4．系统原理图和生成的PCB板 (15)四、在MATLAB环境下实现车牌定位的功能 (17)4.1、车牌定位系统介绍 (17)4.2、图像预处理 (17)4.3、灰度化 (18)4.4、图像边缘检测 (20)4.5、形态学处理 (21)4.6、车牌提取 (23)五、结论 (25)问题和不足： (26)不足之处： (27)六、主要参考资料如下： (28)七、致谢 (29)引言随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。
基于MATLAB的车牌定位系统(含全套CAD图纸)
毕业设计（论文）题目：汽车牌照定位系统设计与开发诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）汽车牌照定位系统设计与开发是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果，其内容除了在毕业设计（论文）中特别加以标注引用，表示致谢的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人、集体已发表或撰写的成果作品。
班级：计科94学号：0921144作者姓名：2013 年5 月25 日无锡太湖学院信机系计算机科学与技术专业毕业设计论文任务书一、题目及专题：１、题目汽车牌照定位系统设计与开发２、专题二、课题来源及选题依据课题来源：导师指定选题依据：汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
在车牌自动识别系统中,首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位。
这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。
车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，该技术应用范围非常广泛，其中包括：（1）交通流量检测；（2）交通控制与诱导；（3）机场、港口等出入口车辆管理；（4）小区车辆管理；（5）闯红灯等违章车辆监控；（6）不停车自动收费；（7）道口检查站车辆监控；（8）公共停车场安全防盗管理；（9）计算出行时间等。
其潜在在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。
三、本设计（论文或其他）应达到的要求：软件、技术要求：在基于图像处理的车牌识别技术的基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统通过编写MATLAB文件对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。
四、接受任务学生：计科94 班姓名宋开拓五、开始及完成日期：自2012 年11 月12 日至2013年5月25日六、设计（论文）指导（或顾问）：指导教师签名签名签名教研室主任〔学科组组长〕签名研究所所长系主任签名2012年11月12日车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）是现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现智能交通的重要环节，涉及领域异常广阔。
基于MATLAB的车牌识别毕业设计
基于MATLAB的车牌识别毕业设计目录摘要................................................................................................................. 错误！未定义书签。
前言................................................................................................................. 错误！未定义书签。
第一章绪论. (2)1.1、课题研究背景和意义 (2)1.2、国内外研究概况及发展趋势 (3)1.3车牌定位的意义 (4)第二章MA TLAB简介 (5)2.1.MA TLAB发展历史 (5)2.2MA TLAB的语言特点 (6)第三章车牌定位 (8)3.1 车牌定位的主要方法 (8)3.1.1 基于直线检测的方法 (8)3.1.2 基于阈值化方法 (9)3.1.3 基于灰度边缘检测方法 (9)3.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (10)3.2研究内容及实验方案 (11)3.2.1研究内容 (11)3.2.2 车牌识别系统研究的方案和方法 (11)3.3 图像的读取 (12)3.4 预处理及边缘提取 (14)3.4.1 图象的采集与转换 (14)3.4.2 图像预处理 (14)3.4.3 图像增强 (15)3.4.4灰度变换 (15)3.4.5 图象平滑的介绍 (17)3.4.6边缘检测 (18)3.4.7图像的腐蚀 (19)3.5 牌照的定位和分割 (20)3.5.1 牌照区域的定位和分割 (21)3.5.2 牌照区域的分割 (21)3.5.3车牌进一步处理 (21)3.6 图像边缘提取及二值化 (22)3.7 形态学滤波 (26)3.8 车牌提取 (28)第四章字符的分割与识别 (29)4.1 字符分割与归一化 (29)4.2 字符的识别 (30)总结和体会 (33)谢辞................................................................................................................. 错误！未定义书签。
基于matlab车牌识别系统设计与实现毕业设计(论文)
本科生毕业设计（论文）车牌识别系统设计与实现Design and Implementation of License Plate Recognition System总计：30页表格：1个插图：19幅南阳理工学院本科毕业设计（论文）车牌识别系统设计与实现Design and Implementation of License Plate Recognition System学院：电子与电气工程学院专业：电气工程及其自动化学生姓名：学号：指导教师（职称）：评阅教师：完成日期：南阳理工学院Nanyang Institute of Technology毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。
对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。
作者签名：日期：毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。
有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。
学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。
保密的论文（设计）在解密后适用本规定。
作者签名：指导教师签名：日期：日期：注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
基于MATLAB的车牌识别研究_毕业设计论文
车牌识别技术研究摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。
它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。
本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MA TLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。
通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。
关键词：MA TLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别License plate recognition technology research Abstract：License plate recognition is one of the modern intelligenttransportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-based digital image processing, pattern recognition, computer vision, vehicle camera captured images were analyzed, only every car license plate number, thus completing the identification process, its car security, relieve stress and other traffic from to a positive role. This paper introduces the principle of license plate recognition technology and design based on MATLAB license plate recognition, for a series of vehicle image preprocessing (gray, edge detection, corrosion, fill, morphological filtering) after the license plate characters split up, and finally split the data stored in the character and the character template matching. By implementing the above steps, the system will be able to complete the positioning of the vehicle license plate image segmentation and automatic license plate character recognition.Key words：MA TLAB；image preprocessing; license plate location; character segmentation; character recognition目录1 绪论 (1)1.1研究目的和意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3我国车牌分析 (3)1.4本文章节安排 (3)2 数字图像处理概述 (5)2.1图像及其组成要素 (5)2.2数字图像及其表示 (5)2.3数字图像处理基础 (6)2.4MATLAB在数字图像处理中的应用 (6)3 车牌识别系统的原理及方法 (8)3.1车牌识别系统简述 (8)3.2车牌图像预处理 (9)3.2.1 图像灰度化 (9)3.2.2 边缘检测 (9)3.2.3 形态学图像处理 (10)3.3车牌定位原理 (11)3.4车牌字符分割 (13)3.4.1 字符分割 (13)3.4.2 字符归一化处理 (13)3.5字符识别 (13)3.5.1 字符识别简述 (13)3.5.2 字符识别分类 (14)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (14)4 运用MATLAB实现车牌识别 (17)4.1车牌图像灰度化 (17)4.1.1 程序分析 (17)4.1.2 结果分析 (18)4.2车牌图像预处理 (19)4.2.1 程序分析 (19)4.2.2 结果分析 (20)4.3牌照定位 (22)4.3.1 程序分析 (22)4.3.2 结果分析 (23)4.4字符分割 (24)4.4.1 程序分析 (24)4.4.2 结果分析 (25)4.5字符识别 (25)4.5.1 程序分析 (26)4.5.2 结果分析 (27)5 总结 (29)附录 (30)参考文献 (34)致谢 (35)1 绪论1.1 研究目的和意义随着计算机、通信技术、计算机网络技术在人们日常生活中的不断发展和应用，带来了经济的快速发展，社会已经进入了信息化时代，自动处理信息的能力不断提高并在人们生活的各个领域中得到广泛的应用。
基于matlab车牌识别毕业论文
摘要伴随着时代的发展，车辆的逐渐走进千家万户，车辆的管理日益困难，于是车牌识别系统的应用得到了广泛发展。
车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五个核心部分。
本文侧重于介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现。
车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。
本文的图像预处理环节则采用图像灰度化和用Roberts算子对车牌进行边缘检测。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，然后利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
分割后的字符先进行二值化处理，再对垂直投影进行扫描后完成对字符的分割。
本课题是基于Matlab下的环境下对其进行仿真。
关键词：图像预处理图像定位图像分割ABSTRACTWith the development of era, the car gradually into the homes, vehicles management is becoming more and more difficult, so the application of license plate recognition system has been widely developed. License plate recognition system mainly includes image acquisition, image preprocessing, license plate location, character segmentation, character recognition five core part. This paper focuses on the image preprocessing, license plate location, character segmentation, the realization of the three modules. The vehicle license plate recognition system management more intelligent, digital, can effectively enhance the convenience and effectiveness of traffic management. The image grayscale image preprocessing step, the use and license plate with Roberts operator edge detection. License plate location and segmentation is using mathematical morphology method is used to determine the license plate location, license plate color information of color segmentation method is then used to complete the license plate segmentation. After the character segmentation binarization processing first, and then to complete vertical projection after scanning to the segmentation of the characters. This topic is based on carry on the simulation under Matlab environment.Key Words：image preprocessing, license plate localization, character segmentation .目录第1章绪论 (1)1.1本课题的研究背景 (2)1.2本课题研究的意义和目 (2)1.3本课题研究的内容 (2)第2章本课题程序设计 (3)2.1 开发环境............................................................................ . (3)2.1.1设计方案 (3)2.2 图像预处理 (3)2.2.1 图像灰度化 (3)2.2.2 图像边缘检测 (5)2.3 图像的定位和分割 (6)2.3.1车牌定位 (6)2.3.2车牌分割 (9)2.4 对定位后的车牌再处理 (10)2.5 字符的分割与归一化 (11)2.5.1 字符的分割 (12)2.5.2 字符的归一化 (13)3 实验结果与分析 (14)总结 (15)致谢 (16)参考文献 (17)附录................................................................................ .. (18)绪论1.1本课题的研究背景伴随着我国现代化事业的高速发展，人民的生活水平也正逐步提高，车辆的数量也日益增加，给人们的出行带来了便捷的同时，也对公路车辆的管理带来了巨大的压力，人工管理的方式也不能满足实际的需要。
基于Matlab的车牌识别系统设计论文 【完整】.
中国矿业大学模式识别--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------——基于matlab的车牌识别系统设计指导教师: 梁志贞周世斌姓名：田凯班级：信科10-1班学号： 08103476时间:二〇一三年六月目录1 绪论 (2)1.1 车牌号识别研究背景 (2)1.2 车牌号识别技术研究现状和趋势 (3)1.3 车牌识别研究内容 (4)2 车牌识别系统设计原理概述 (5)3 车牌识别系统程序设计 (7)3.1 图像读取及车牌区域提取 (7)3.2 字符切割 (14)3.3字符识别 (17)4 仿真结果及分析 (19)4.1 车牌定位及图像读取及其图像处理 (19)4.2 车牌字符分割及其图像处理 (20)4.3 车牌字符识别及其图像处理 (21)5 结论 (21)附录：程序清单 (22)1 绪论1.1 车牌号识别研究背景随着我国公路交通事业的发展，车辆的数量正在迅速增长，在给出行提供方便的同时，车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。
微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。
作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。
近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来巨大转变，先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。
汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。
基于MATLAB的车牌识别系统研究
毕业论文基于MATLAB的车牌识别系统研究姓名：学院：专业：班级：指导教师：2016 年6 月1日天津工业大学毕业论文任务书题目基于MATLAB的车牌识别系统研究学生姓名学院名称电子与信息工程学院专业班级课题类型教师科研课题课题意义近几年，车牌识别系统作为智能交通的一个重要方向越来越受到重视。
车牌识别系统可以应用于停车场管理系统、智能交通管理系统、小区车辆管理系统等各个领域，对交通管理及治安管理有着十分重要的作用。
虽然目前已有一些车牌识别系统相关产品出现，但是对其算法的研究发展从没有停止。
研究车牌识别系统的现有技术，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌号识别系统。
该设计方案仅进行MATLAB软件的开发，图像采用能够清楚显示的汽车图片，软件包括车牌定位、车牌字符分割及车牌字符识别三个模块。
任务与进度要求利用MATLAB，对车牌识别系统进行研究。
2016.3.1-2016.3.31 查阅相关文献资料，翻译外文文献；2016.4.1-2016.4.30进行理论知识分析，编写软件，系统调试；2016.5.1-2016.5.31整理资料，撰写论文；2016.6.1-2016.6.2准备毕业答辩。
主要参考文献[1] 赵丹，丁金华，基于MATLAB的车牌识别，大连理工学报，2008.6[2] 王刚，冀小平，基于MATLAB的车牌识别系统研究，电子设计工程，2009.11[3] 徐辉，基于MATLAB实现汽车车牌自动识别系统，人工智能及检测技术2010.6[4] MATLAB R2007图像处理技术与应用，王爱玲，叶明生，邓秋香，电子工业出版社，2008.1[5] 张德丰，MATLAB模糊系统设计，国防工业出版社，2009.2[6] 郭大波，陈礼民，卢朝阳，韩丽萍.基于车牌底色识别的车牌定位方法.计算机工程与设计，2003，4(5)：81～89.[7] 刘伟铭，赵雪平. 一种基于扫描行的汽车车牌定位算法. 计算机工程与应用，2004，223～225.起止日期2016.01.09～2016.06.01 备注院长教研室主任指导教师毕业设计（论文）开题报告表姓名学院电子与信息工程学院专业电子信息科学与技术班级题目基于MATLAB的车牌识别系统研究指导教师一、与本课题有关的国内外研究情况、课题研究的主要内容、目的和意义：与本课题有关的国内外研究情况：车辆牌照在交通系统管理中有着重要的作用，从20世纪90年代初，国外的研究人员就已经开始了对车牌识别的相关研究，其中具有代表性的工作有：R．Parisi利用DSP和神经网络技术开发出了一套车牌识别系统。
基于MATLAB的车牌识别系统研究
基于MATLAB的车牌识别系统探究摘要：随着交通的快速进步和车辆数量的增加，车牌识别系统在车辆管理和交通安全方面扮演着重要角色。
本文基于MATLAB平台，探究和设计了一种车牌识别系统，包括车牌图像的得到、预处理、特征提取和识别等关键技术。
试验结果表明，该系统可以有效地检测和识别车牌图像，并具有较高的识别准确率。
1. 引言车牌作为车辆唯一的标识符，在交通管理和公共安全中具有重要意义。
传统的车牌识别方式主要依靠人工进行，效率低下且容易出错。
近年来，随着计算机视觉和模式识别等技术的进步，基于计算机的车牌识别系统得到广泛应用。
本文旨在探究和设计一种基于MATLAB的车牌识别系统，以提高车辆管理和交通安全的效率和准确性。
2. 方法2.1 车牌图像的得到车牌图像的得到是车牌识别系统的第一步，可以通过摄像头或已有的车牌图像数据库进行得到。
本文使用摄像头采集车辆图像，并对图像进行预处理。
2.2 图像预处理图像预处理是车牌识别的基础，目标是消除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量。
本文接受灰度化、二值化、去噪等方法对图像进行预处理。
2.3 特征提取特征提取是车牌识别系统的核心技术之一，依据车牌图像的特点提取有效的特征信息。
本文接受图像分割、轮廓提取和统计特征等方法进行特征提取。
2.4 车牌识别车牌识别是车牌识别系统的最终目标，通过对特征进行分类和匹配来实现对车牌的识别。
本文接受模式识别算法和机器进修方法进行车牌识别，并通过试验验证其准确性和可靠性。
3. 试验与结果本文基于MATLAB平台进行试验，接受了大量的车牌图像进行测试和验证。
试验结果表明，所设计的车牌识别系统在车牌图像的得到、预处理、特征提取和识别等方面具有较高的准确性和效率。
识别率达到了90%，满足了车辆管理和交通安全的需求。
4. 谈论与分析通过对试验结果的分析和对比，可以发现该系统在车牌识别的准确性和效率方面相对较好。
然而，该系统还存在一些问题和不足之处，如对光照和遮挡的敏感性，对多种车牌样式的识别能力等。