基于MATLAB的车牌识别系统研究
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能化交通系统的不断发展，车牌识别技术在现代交通管理中发挥着越来越重要的作用。
基于MATLAB的车牌识别系统研究，能够为智能交通系统提供准确、高效的车牌信息处理手段。
本文旨在介绍基于MATLAB的车牌识别系统的基本原理、方法以及实际应用。
二、车牌识别系统基本原理车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个基本环节。
基于MATLAB的车牌识别系统采用数字图像处理技术，对采集到的车牌图像进行处理，以实现车牌的准确识别。
1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度，以便于后续的车牌定位和字符分割。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如滤波、二值化、边缘检测等，可以有效地实现图像预处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键环节，主要采用颜色分割、形态学方法、投影分析等方法。
在MATLAB中，可以通过颜色空间转换、阈值分割等手段，提取出车牌区域，为后续的字符分割和识别提供基础。
3. 字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符进行分离的过程。
在MATLAB中，可以采用投影法、连通域法等方法进行字符分割。
首先对车牌区域进行垂直投影，根据投影峰值的分布情况，确定每个字符的位置，然后进行水平投影，进一步确定每个字符的宽度，从而实现字符的精确分割。
4. 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，主要是对分割后的字符进行识别。
在MATLAB中，可以采用模板匹配、神经网络等方法进行字符识别。
模板匹配法是通过将待识别的字符与标准字符模板进行比对，找出最相似的字符作为识别结果。
神经网络法则是通过训练大量的样本数据，建立字符识别的模型，从而实现高精度的字符识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB作为一种强大的数学计算软件，在车牌识别系统中发挥着重要作用。
首先，MATLAB提供了丰富的图像处理函数和算法库，可以方便地实现图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别（License Plate Recognition，简称LPR）系统是一种智能化的图像识别系统，被广泛应用于公安交通、车辆管理等重要领域。
其作用是通过识别和读取车牌号码信息，提高车辆管理和安全控制的效率和精度。
本文将基于MATLAB软件平台，对车牌识别系统进行深入研究，并探讨其应用前景。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等四个主要步骤。
其中，图像预处理是提高图像质量、去除噪声和增强图像特征的重要环节；车牌定位则是通过图像处理技术，将车牌从复杂背景中提取出来；字符分割则是将车牌上的字符进行分割，以便于后续的字符识别；字符识别则是通过机器学习、深度学习等技术，对分割后的字符进行分类和识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB是一种强大的数学计算软件，具有强大的图像处理和机器学习功能。
在车牌识别系统中，MATLAB可以用于图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的全过程。
1. 图像预处理在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱中的各种滤波器、直方图均衡化等技术，对图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高图像质量和特征提取的准确性。
2. 车牌定位MATLAB中提供了多种图像处理算法，如边缘检测、形态学处理等，可以用于车牌的定位。
通过这些算法，可以从复杂的背景中提取出车牌区域，为后续的字符分割和识别提供基础。
3. 字符分割在MATLAB中，可以通过投影法、连通域法等算法，对车牌区域进行字符分割。
这些算法可以有效地将车牌上的字符进行分割，为后续的字符识别提供方便。
4. 字符识别MATLAB中集成了多种机器学习和深度学习算法，可以用于字符的分类和识别。
通过训练分类器或神经网络等模型，可以对分割后的字符进行准确的分类和识别。
四、实验结果与分析本文通过实验验证了基于MATLAB的车牌识别系统的有效性和准确性。
基于MATLAB的车牌识别系统研究
基于MATLAB的车牌识别系统研究基于MATLAB的车牌识别系统研究随着交通发展和城市化进程的加快，车辆数量的迅猛增长给城市交通管理带来了巨大的挑战。
为了加强交通安全管理和提高城市交通运行效率，车牌识别技术应运而生。
车牌识别技术是利用计算机视觉和图像处理技术，将车辆照片中的车牌信息提取出来并用作车辆管理的一种技术手段。
本文将基于MATLAB的车牌识别系统进行研究。
车牌识别系统通常可以分为两个主要步骤：车牌定位和车牌字符识别。
车牌定位是指从原始图像中找到并定位车牌区域，车牌字符识别是指从定位到的车牌图像中将车牌字符进行识别。
首先，对于车牌定位，我们首先需要对原始图像进行预处理，包括图像灰度化、图像增强和图像二值化等步骤。
在MATLAB中，我们可以使用imread函数将图像读取为矩阵。
然后，使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像，在彩色图像中不同颜色的车牌会有不同的灰度值。
接下来，我们可以使用imadjust函数对图像进行增强，提高图像的对比度和清晰度。
最后，通过使用imbinarize函数将图像转换为二值图像，使得车牌区域变为白色，背景变为黑色。
在车牌定位之后，接下来是车牌字符的识别。
目前常用的方法是使用机器学习算法，例如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)。
这里我们使用MATLAB中提供的深度学习工具箱，通过搭建和训练CNN模型进行车牌字符识别。
首先，我们将车牌图像进行归一化处理，将大小调整为一致的大小。
然后，我们将训练集和测试集的车牌图像输入训练模型，通过反向传播算法来调整模型的权重和偏差，以最小化预测字符与真实字符之间的差异。
通过对MATLAB进行编程，我们可以实现基于MATLAB的车牌识别系统。
在实际应用中，我们可以利用车牌识别系统来进行车辆管理、交通违法检测和高速公路收费等。
例如，在车辆管理方面，当车辆进入一个道路或者车辆停车时，系统可以将车辆的车牌号码与数据库中的车辆信息进行比对，以实现对车辆的有效管理。
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的车牌识别(完整版)
基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。
本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。
一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
二、设计步骤总体步骤为：基本的步骤：a.车牌定位，定位图片中的车牌位置；b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。
车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
(1）车牌定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分割出来。
车牌识别matlab实验报告
车牌识别matlab实验报告标题：基于Matlab的车牌识别实验报告摘要：车牌识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。
实验采用了图像处理和模式识别的技术，通过对车牌图像的预处理、字符分割和字符识别等步骤，成功地实现了对车牌的自动识别。
实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好。
一、引言随着交通问题的日益突出，车牌识别技术在交通管理、安防等领域得到广泛应用。
车牌识别系统的核心是对车牌图像进行处理和分析，从中提取出车牌的信息。
本实验旨在利用Matlab平台，实现一个简单的车牌识别系统，并对其性能进行评估。
二、实验方法1. 数据收集：收集包含不同角度、光照条件和车牌类型的车牌图像，并建立一个图像库。
2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化等操作，以减小光照和噪声对后续处理的影响。
3. 车牌定位：利用边缘检测和形态学处理等方法，对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。
4. 字符分割：对提取到的车牌区域进行字符分割，将车牌中的字符单独切割出来，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：利用模式识别算法，对字符进行识别。
本实验采用了支持向量机（SVM）算法进行训练和分类。
6. 性能评估：对实验结果进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。
三、实验结果与讨论经过实验测试，我们的车牌识别系统在不同场景下表现出良好的性能。
在收集的测试集上，系统的准确率达到了90%，召回率为85%。
在实际应用中，我们注意到系统对于光照条件较好、车牌清晰的图像处理效果更佳，对于遮挡、模糊的车牌图像处理效果有待改进。
四、结论本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。
通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，我们成功地实现了对车牌的自动识别。
实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好，并能够较为准确地提取出车牌中的字符信息。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着科技的发展和智能化水平的提升，车牌识别系统在智能交通系统中扮演着越来越重要的角色。
车牌识别技术作为计算机视觉和人工智能领域的一个重要应用，在交通安全、车辆管理、车辆监控等方面有着广泛的应用。
本文将介绍一种基于MATLAB 的车牌识别系统研究，该系统旨在通过图像处理和机器学习算法实现高效、准确的车牌识别。
二、车牌识别系统的原理与架构基于MATLAB的车牌识别系统主要包括以下几个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。
首先，系统将获取的图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以提高图像的对比度和清晰度。
然后，通过边缘检测和形态学操作等方法，定位出图像中的车牌区域。
接着，对车牌区域进行字符分割，将每个字符分割出来。
最后，利用机器学习算法对每个字符进行识别，得到车牌号码。
三、图像预处理图像预处理是车牌识别系统的重要步骤之一。
在MATLAB 中，我们首先对获取的图像进行灰度化和二值化处理。
灰度化操作可以将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。
二值化操作可以将灰度图像转换为二值图像，提高图像的对比度和清晰度。
此外，还可以通过滤波、去噪等操作进一步优化图像质量。
四、车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤之一。
在MATLAB中，我们可以通过边缘检测和形态学操作等方法实现车牌定位。
具体而言，我们首先对预处理后的图像进行边缘检测，提取出图像中的边缘信息。
然后，利用形态学操作对边缘信息进行填充、腐蚀等处理，得到车牌区域的轮廓信息。
最后，通过轮廓检测和面积筛选等方法，定位出图像中的车牌区域。
五、字符分割与识别字符分割与识别是车牌识别系统的核心步骤。
在MATLAB 中，我们可以通过投影法或连通域法等方法实现字符分割。
具体而言，我们首先对车牌区域进行投影分析，根据字符在投影图上的特点进行分割。
然后，对每个字符进行归一化处理，使其大小和位置一致。
最后，利用机器学习算法对每个字符进行识别。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分，具有广泛的应用前景。
本文将详细探讨基于MATLAB的车牌识别系统的研究，从算法设计到实验结果，全方位地分析系统的性能与特点。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要通过图像处理和计算机视觉技术，对道路上的车牌进行自动识别。
系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个关键步骤。
基于MATLAB的车牌识别系统，利用其强大的图像处理和矩阵运算能力，为车牌识别提供了有效的技术支持。
三、系统设计1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是消除图像中的噪声、增强车牌信息、改善图像质量等。
在MATLAB中，可以通过灰度化、滤波、二值化等操作，对图像进行预处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤之一，主要利用图像处理技术，从整个图像中提取出车牌区域。
常用的车牌定位方法包括投影法、边缘检测法、模板匹配法等。
在MATLAB中，可以通过这些方法实现车牌的快速定位。
3. 字符分割与识别字符分割与识别是车牌识别的核心步骤，主要将定位后的车牌图像中的字符进行分割，并识别出每个字符的具体内容。
在MATLAB中，可以通过连通域分析、投影分析等方法实现字符的分割与识别。
四、实验结果与分析为了验证基于MATLAB的车牌识别系统的性能，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该系统在各种光照条件、不同角度、不同颜色的车牌下均能实现较高的识别率。
同时，该系统还具有实时性高、鲁棒性强等优点。
在实验过程中，我们还对系统的各个步骤进行了详细的分析。
通过调整图像预处理的参数、优化车牌定位算法、改进字符分割与识别的方法等手段，不断提高系统的性能。
最终，我们得到了一个具有较高识别率的车牌识别系统。
五、结论本文研究了基于MATLAB的车牌识别系统，从算法设计到实验结果进行了全面的分析。
实验结果表明，该系统具有较高的识别率、实时性和鲁棒性等优点，能够满足实际需求。
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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。
西方发达国家的自动识别系统已经进人了实用化阶段，全世界已有多家厂商推出此类产品，如新加坡Potasia公司推出的IMPS。
我国高校科研实验室也在进行该方面的研究，如西安交通大学的图像处理和识别研究室、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学的自动化系等在车牌识别方面有各自独立的研究，并取得了一定的成绩。
课题研究的主要内容：1、车辆图像的预处理；2、车牌的定位与分割；3、车牌的字符识别。
目的和意义:本毕业设计的目的是设计一种车牌识别的算法，实现对车牌的定位和分割与字符识别。
车牌识别在交通车辆管理、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。
二、进度及预期结果：起止日期主要内容预期结果3.1-3.314.1-4.305.1-5.316.1-6.2 查阅文献资料，翻译外文文献理论分析，编写程序，验证效果整理撰写论文准备答辩了解课题内容和目的完成论文主要工作完成毕业论文做答辩准备完成课题的现有条件电脑，MATLAB平台，车牌图像库。
审查意见指导教师：年月日学院意见主管领导：年月日天津工业大学毕业论文进度检查记录题目基于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指导教师姓名指导教师职称讲师日期指导记录天津工业大学本科毕业论文评阅表题目基于MATLAB的车牌识别系统研究学生姓名学生班级电信1202指导教师姓名评审项目指标满分评分选题能体现本专业培养目标，使学生得到较全面训练。
题目大小、难度适中，学生工作量饱满，经努力能完成。
10 题目与生产、科研等实际问题结合紧密。
10课题调研、文献检索能独立查阅文献以及从事其他形式的调研，能较好地理解课题任务并提出实施方案；有分析整理各类信息，从中获取新知识的能力。
15论文撰写结构严谨，理论、观点、概念表达准确、清晰。
10 文字通顺，用语正确，基本无错别字和病句，图表清楚，书写格式符合规范。
10外文应用能正确引用外文文献，翻译准确，文字流畅。
5论文水平论文论点正确，论点与论据协调一致，论据充分支持论点，论证过程有说服力。
15 有必要的数据、资料支持，数据、资料翔实可靠，得出的结论有可验性。
15 论文有独到见解或有一定实用价值。
10合计100意见及建议：评阅人签名：年月日学生姓名学院名称专业班级题目基于MATLAB的车牌识别系统研究1．毕业设计（论文）指导教师评语及成绩：指导教师签字：年月日2．毕业设计（论文）答辩委员会评语及成绩：答辩主席（或组长）签字：年月日3．毕业设计（论文）总成绩：a.指导教师给定成绩b.评阅教师给定成绩c.毕业答辩成绩总成绩(a×0.5+b×0.2+c×0.3)成绩：成绩：摘要作为21世纪的道路运输系统的关键技术,智能交通系统的研究、开发和实际应用已经成为世界上许多国家的研究课题。
车辆牌照识别是ITS中的一个重要研究领域，本系统在城市交通管理、高速公路车辆监控、电子收费、车辆跟踪、停车场管理以及小区智能化管理等中都发挥了巨大的作用。
基于计算机图像处理和模式识别技术的车牌自动识别技术是车辆牌照识别系统的关键技术，因此，对车辆识别技术的研究是十分必要的。
车牌识别得主要步骤有车牌的定位、车牌字符的分割和字符识别。
我们主要处理车牌识别中的关键性技术，我们找来并归纳了近些年一些普通的车牌识别的基础算法，最终整理了一套车牌识别的实用算法。
首先是车牌定位，我们使用数字图像处理算法首先获取车牌的边缘图像，然后再使用数学形态学继续对图片进一步处理，会得到许多连通区域。
接下来，对得到的连通区域进行分析和排除，我们使用的方法是根据车牌的形状特征来排除，这样我们就能得到一个大致的车牌区域。
在进行字符分割的时候，我们可以使用相关的投影信息以及先验的知识，在字符分割的特征信息中使用判断的依据对疑似车牌的区域开始实行精确定位，在精确定位的同时实现字符分割。
最后，本文根据所使用的方法展开了车牌识别的试验。
试验结果表明，我们改进了原始的算法，并且这个算法识别率较好。
关键词：图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别ABSTRACTAs a key technology for the road transport systems of the 21st century, ITS's(Intelligent Transportation System) research, development, and practical application efforts are being made in many countries around the world. As an important content of ITS, LPR 's (License Plate recognition) system can be widely used in urban traffic management, expressway vehicle monitor, electronic tolling, parking lots management, vehicle tracking and community intelligence management etc. License Plate recognition technique, which is based on theory of computer image processing and pattern recognition, is the key part of LPR system. So it is significant to study the technique not only in theory field but in practical application.In general, LPRS can mainly divide into three modules, including: license plates locating, character segmentations and character recognitions. Techniques of all key modules related to LPRS are deeply studied and analyzed in this Paper. Finally, we settle down a series of algorithms used in LPRS based on analyzing the typical license plate recognition algorithms in recent years. In the plate positioning, first of all, with a series of digital image processing algorithms to be the edge of the picture image, and then processed using mathematical morphology, forming multiple characteristics in line with license plates connected region.Next, each feature according to the shape of plates, to get connected region analysis and exclusion, and thus suspected to be a rough plate area. In the character segmentation stage, the paper mainly associated with the projection of information and prior knowledge of the character segmentation of the feature information extraction conditions an the suspected vehicle registration for the decision accurate positioning region, in the precise positioning at the same time to achieve segrnentation of the characters.The testes of the LPR using the proposed algorithms have been conducted. The experimental results show that the proposed approaches are reasonable, and they are feasible and eff'ective in application.Keywords:Image preprocessing; License plate positioning; Character Segmentation;Character recognition百度文库目录第一章绪论 (1)1.1 课题提出的背景 (1)1.2 车牌识别的发展状况 (2)1.2.1国外车牌识别技术的研究现状和应用 (2)1.2.2国内车牌识别技术的研究现状 (2)1.3本课题研究的主要内容 (3)第二章车辆图片的预处理 (4)2.1引言 (4)2.2灰度化 (4)2.3图像的增强 (5)2.3.1 对比度增强 (6)2.3.2图像的平滑 (8)2.4图像的边缘检测 (9)2.4.1 初步的边缘检测 (9)2.4.2水平梯度方向边缘检测 (12)2.5图像的二值化 (13)第三章车牌区域的定位 (16)3.1生成边缘点图 (16)3.2车牌区域的定位算法 (17)第四章车牌字符识别的预处理 (19)4.1技术路线 (19)4.2倾斜度调整 (20)4.3字符分割 (20)4.4字符归一化处理 (21)4.5字符的紧缩重排 (21)4.6字符的细化 (21)第五章车牌字符识别 (23)5.1引言 (23)5.2BP神经网络法以及字符识别原理 (24)5.3 特征模板匹配法 (25)5.3.1字符的特征提取 (25)5.3.2 字符识别匹配 (26)第六章车牌识别系统运行结果及分析 (28)6.1车牌定位的结果分析 (28)6.2 字符分割的结果分析 (30)6.3字符识别的结果分析 (31)6.4系统成功率和性能分析 (32)结束语 (34)参考文献 (36)附录 (38)外文资料 (45)中文翻译 (50)谢辞 (54)第一章绪论1.1 课题提出的背景近年来，信息化在高速发展，人们需要效率更高的解决不同种信息的方法。