摘 要

21世纪的今天，交通道路逐渐普及，车辆日益增长，人工管理方式已经应对不了交通的管理。微电子、通讯和计算机技术在交通方面的运用极大地提高了交通治理的效率，智能车牌识别技术得到了广泛的运用。车牌识别系统能从一幅图像中自动地提取车牌图像、分割字符，并且对分割的字符进行识别，是一种对特定目标位对象进行处理的专用计算机系统。

本文主要研究基于MATLAB图像处理的车牌定位与识别，其过程可以分为以下三步：第一步是车牌定位，这也是最重要、最棘手的一步，需要锁定图像中的车牌；第二步按照一定的算法把车牌上的各个字符无差别地分割出来；第三步需要对分割好的单个字符逐一识别，最终把它们组合起来就得到了车牌号码。在整个识别流程中，至关重要的一个环节是在自然背景中准确定位出车牌区域，其中最复杂的一步是边缘检测，本文比较了不同算子的实现效果；其次，字符分割有承上启下的作用，为了在复杂环境下也能使车牌的字符分割达到良好的效果，本文使用的是垂直投影法；对于字符的识别，如今已有比较成熟的算法如模板匹配算法和人工神经网络算法，本文选择的是前者，选取最佳的匹配模板作为最终结果。 仿真结果表明，本文设计的车牌定位与识别系统功能基本正常，车牌定位与识别正确，达到了预期的目的。

关键词：MATLAB；车牌定位；字符分割；字符识别；

Abstract

Today in the 21st century, the roads for transportation are gradually becoming more popular and vehicles are growing. Manual management methods cannot cope with traffic management. The use of microelectronics, communications and computer technology in transportation has greatly improved the efficiency of traffic management, and smart license plate recognition technology has been widely used. The license plate recognition system can automatically extract the license plate image, segment characters from an image, and recognize the segmented characters, which is a special computer system for processing a specific target bit object.

This paper mainly studies the license plate positioning and recognition based on MATLAB image processing. The process can be divided into the following three steps: The first step is the license plate positioning, which is also the most important and most intractable step, which needs to lock the license plate in the image; the second step is A certain algorithm separates the characters on the license plate indistinguishably from each other. The third step needs to identify the individual characters that have been separated one by one, and finally combine them to obtain the license plate number. In the entire identification process, a crucial step is to accurately locate the license plate area in the natural background. One of the most complex steps is the edge detection. This article compares the effects of different operators. Second, the character segmentation has a role to play. In order to achieve good results in the license plate segmentation in complex environments, the vertical projection method is used in this paper. For character recognition, there are more mature algorithms such as template matching algorithm and artificial neural network algorithm. The former is the selection of the best matching template as the final result. The simulation results show that the license plate positioning and recognition system designed in this paper is basically normal, and the license plate positioning and recognition are correct, and the expected purpose is achieved.

Keywords: MATLAB; license plate location; character segmentation; character recognition;

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 国内车牌的特征 2

1.4 本文的内容与章节安排 3

第2章 系统设计 4

2.1 总体设计 4

2.2 硬件设计 4

2.3 软件设计 5

第3章 车牌定位 7

3.1 图像读取及车牌区域提取 8

3.1.1 图像的灰度化 8

3.1.2 灰度图的增强 10

3.1.3 图像的边缘检测 11

3.1.4 灰度图的腐蚀 13

3.1.5 图像的平滑处理 14

3.1.6 小对象的移除 15

3.2 牌照区域的分割 15

3.3 分割后的进一步处理 16

3.4 本章小结 17

第4章 字符分割与字符识别 18

4.1 字符分割与归一化 18

4.2 字符的识别 19

4.3 本章小结 21

第5章 测试平台的搭建及测试分析 22

5.1 测试平台的搭建 22

5.2 测试结果 22

5.3 测试结果分析 24

第6章 总结与展望 25

6.1 总结 25

6.2 展望 25

参考文献 26

致 谢 28

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

随着科学技术的飞速发展，人民对生活质量的要求也在不断提高。目前，世界上各个国家在交通行业上都进步了很多。德国在1885年发生了一件大事，卡尔·弗里特立奇·本茨成功打造出了全球第一辆三轮车。从此之后，随着社会不断向前发展，汽车的数量呈现指数上升。驶上道路的汽车越来越多，这给人们带来便利的同时也造成了交通管理方面的许多问题。针对目前的交通环境，各种智能化的监控和控制系统持续不断被引入到日常的交通管理中，如利用 GPS（Global Positioning System） 进行车辆的管理及定位、利用自适应控制系统智能地管理交通信号、利用人工智能实现汽车车牌的自动识别等^[1]。车牌对于车辆管理有着不可磨灭的重要作用，它是行驶汽车的的唯一的身份象征。利用计算机或者可以采集图像的设备仪器，智能化地实现汽车牌照的识别进而实现车辆的定位，可以有效地减少人力成本，达到高效实时的目的，最终提高交管工作的效率。

本课题属于数字图像处理和计算机视觉领域，应用了诸如图像变换、图像增强、图像投影、图像分割、图像二值化等一系列图像处理技术。目前，车牌识别（License Plate Recognition，简称LPR）技术已经被广泛应用。交通管理自动化的运用需要以LPR技术作为重要支撑，车辆检测系统也以LPR作为重要的部分，因此，LPR具有广阔的应用领域^[2]。

（1）高速公路自动化收费管理系统。改革开放的不断推进，使得我国国民经济突飞猛进，公路的车流量持续增加，尤其是高速公路。高速公路通过对其识别到的车牌在数据库中比对可以轻松地完成车辆的自动化收费，大大减少了人力的投入。

（2）城市交通路口的智能化监控。可以实现自动化地监测路口的交通状况，检测出每一辆车的速度，检查出哪些车辆超速，从而规避或预防交通事故，便于交通部门及时向人民群众发布道路交通状况^[3]。

（3）地区的安保管理。通过LPR系统可以判断地区的来往车辆，方便对车辆进行监控管理，从而维护公众的人身安全、财产安全等。

（4）交通流量的监测。通过LPR技术，可以使城市交通指挥中心实时监控重要道路上的交通流量，可靠地管理城市的交通运输。

尽管LPR技术已经被广泛应用在上述领域，但依然可以进行更深的探索，而且随着交通环境变得越来越复杂，继续研究车牌识别算法仍有很大的必要性。

1.2 国内外研究现状

迄今为止，人们研究汽车车牌自动识别技术已经超过了20年的时间。车牌识别系统的主要运用就是利用相关的技术分析车牌图像，并从中获取车牌的对应信息，以便后续进一步的处理。国外的学者们很早就开始钻研车牌识别技术，已经编写出了很多优秀而又成熟的算法。A.S.Johnson等人提出了将模式识别算法和数字图像处理算法相整合的优良算法。在这方面，英国的成绩相当不错，它有一个名为ARGUS的车牌识别系统，这个系统识别车牌号码仅仅花费大约100 ms 左右的时间，就算是高速运行的车辆，都能正确地识别，功能算是比较完善了。其他国家，如美国、俄罗斯、澳大利亚等都有自己的车牌定位识别系统。

在中国，有很多学者从事着车牌识别方面的研究工作，得到了很多新颖高效的算法。一些高等学府如成都电子科技大学、清华大学、浙江大学等在这个领域开展了大量的科研工作。华中科技大学有一些学者比如陈振学等，针对车牌的字符分割和字符识别研究了一套新的方法，分割率可以达到96.8%；浙江大学也取得了傲人的成绩，张引等人提出了一个简易的算法，这种算法识别出的车牌区域可以与背景较好地分离。伴随着当前交通行业智能化的飞速推进，我国对LPR系统的准确性、实时性和鲁棒性有了更大的期许。

1.3 国内车牌的特征

不同的国家由于历史、地理位置、文化以及习俗的差异，车辆牌照的设计也各具特色、各不相同。与国外的车牌相比，由于我国的省份、直辖市众多，加上中华汉字形形色色，我国车牌的内容丰富而且繁杂。《中华人民共和国机动车号牌》是我国公安部颁发的文件，里面介绍了我国车牌的设计原则及设计细节，包括几何大小、色彩、字符构成以及间隔符等方面^[4]。

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