摘 要

车牌识别系统是智能交通系统中的重要组成部分之一，目前也是现代交通领域相关研究中的一个重点和热点，具有极大的研究意义。

对于本课题——基于MATLAB的车牌识别技术研究，主要偏向于车辆图像采集后的后期软件处理，通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别这四大操作步骤，能够达到正确识别车牌号码的目的。其中图像预处理是前提，车牌定位是关键，字符分割是基础，字符识别是核心。

在本文的设计中，作者使用了较为独特的字符分割法——比例分割法，增加了字符分割的准确性，为字符识别模块打下良好基础。另外GUI工具箱的使用让车牌识别系统的设计更为直观简洁，大方精美，为作者在设计过程中节省了很大精力，表达效果也更为良好。

关键词：图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别；MATLAB；GUI

Abstract

License plate recognition system is one of the important components of intelligent transportation system. It is also a key and hot spot in the research of modern transportation field, which has great research significance.

For the subject of this project - license plate recognition technology research based on the MATLAB, mainly biased in the vehicle image acquisition after the late software processing, through image preprocessing, license plate positioning, character segmentation and character recognition of the four operating steps to achieve the correct identification of license plate number the goal of. Which image preprocessing is the premise, license plate positioning is the key, character segmentation is the foundation, character recognition is the core.

In the design of this paper, the author uses a more unique character segmentation method - proportional segmentation method, which increases the accuracy of character segmentation and lay a good foundation for character recognition module. In addition, the use of GUI toolbox makes the design of license plate recognition system more intuitive and concise, generous exquisite, for the author in the design process to save a lot of energy, the expression also can be better.

Key Words：Image preprocessing; license plate location; character segmentation; character recognition；MATLAB；GUI

目录

第1章绪论 1

1.1 研究目的和意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3研究（设计）基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施 2

第2章图像预处理 4

2.1 图像灰度化 4

2.2 图像增强 5

2.2.1 灰度变换 6

2.2.2 高低帽变换 6

第3章车牌定位 8

3.1 模糊区域 9

3.2 精确定位 10

第4章字符分割 11

第5章字符识别 14

第6章系统仿真及结果分析 16

6.1 车牌识别系统完整具体流程 16

6.2车牌识别系统各模块处理效果图展示 18

6.2.1图像预处理模块 18

6.1.2 车牌定位模块 19

6.1.3 字符分割模块 20

6.1.4 字符识别模块 21

6.3 GUI工具箱设计界面 22

第7章总结 29

参考文献 30

致谢 31

第1章绪论

1.1 研究目的和意义

随着中国经济的飞速增长，人们的生活水平日益增长，私家车的数量也是与日俱增，城市交通情况成为影响大家出行的一大难题，如何对交通状况进行有效的管理更是成为了人们期待尽快解决的一大焦点。关于这一问题，科学家们运用全新的科学技术，相继研发出了各式各样交通道路管理、监察系统。针对来来往往的汽车，这些系统通过车辆检测装置对它们实施检测，提取相关交通数据，以达到管理和指挥交通的目的。由此，智能交通系统ITS(intelligent traffic system)现已成为交通领域方面研究的一个重要课题。

车牌识别系统LPR(1icense plate recognition)则是智能交通系统中的重要组成部分之一，目前已经高速公路、城市复杂交通路段、停车场和小区门禁系统等项目的管理中得到了广泛的应用。它是在不影响汽车行驶状态的情况下，通过触发检测装置和计算机自动完成对于车牌的识别，从而达到降低交通管理工作的复杂度的目的。

1.2 国内外研究现状

在20世纪80年代，一些有前瞻性思想的科学家们就已经在实验室内开始了基于图像处理的零散的车牌识别方向上的相关应用研究，只是暂时还没有能够形成完整的系统体系。在那个时期的应用大多都是采用一些简单的图像处理方法来解决特定的问题，不具备普遍适用性，而且最终的识别结果非常不理想，往往都需要人工干预来辅助进行识别。而在计算机技术飞速发展的90年代，伴随着计算机视觉的发展以及计算机相关性能的提高，车牌识别的系统化研究得到了广泛的注意。英、美、法、日、新加坡以及我国等都陆陆续续投入了大量的资源来开展相关应用研究，车牌识别研究的整体化，系统化才得到长足的发展。在80年代中期的时候，只有AEGUS英国Alphatech公司最先开发出一款名为“RGUS”的车牌识别系统，能够达到识别100毫秒，通过车速不高于100英里每小时的车辆；而在进入90年代之后，各国都相继开发出适用于本国的车牌识别系统。例如美国的ALPHATECH公司，他的AVI产品的容错性等方面性能非常高；新加坡的OPTASIA公司的VLPRS产品在新加坡就占据了几乎全部的市场；澳大利亚Auty公司制作了一个基于图像处理的交通监管系统，被称作Safe—Cam系统，它能够24小时不间歇的运作，提取到时速高达160km/h的汽车的静止图像，处理速度达每秒钟50帧，准确率可达90%。

我国的车牌识别研究起步时间要晚一些，大约是在80年代末才开始进行。并且由于我国的车牌类型比较繁多，不同的汽车车型在车牌的颜色、大小和规格上都有所不同，且位数还不统一，这对于车牌的识别工作造成了不小的困难。在目前国内做的比较不错的产品例如中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”系统，其主要用于高速公路卡口，车牌定位率能达99%，车牌整牌识别率能达到95%以上，识别时间不超过0.1s；另外还有在停车场环境中占据霸主地位的火眼臻睛系统，其白天的车牌识别率在99.8%以上，晚上也超过99.6%；车牌检出率白天在99.9%以上，夜间也不少于99.7%。但不管什么样的系统都有自己的适应环境，由于性能的差异而适用范围有限，无法达到理想的实用效果。但是现在飞速发展的社会交通环境以及复杂的交通状况又对于车牌识别的效果提出了更高的要求，这就激励我们这些后来的研究者们，要更加努力，在吸取国外先进经验的同时，结合本国交通环境和车牌现状的实际情况，设计出适用范围更广，精度更高，实用性更强的车牌识别系统。

1.3研究（设计）基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

本课题的主要研究目标是实现对车牌图像的精准识别。车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，它能够通过图像采集装置，获取车辆图片，并经过预处理，车牌定位等步骤实现对车牌的识别。查阅相关资料，熟悉了解MATLAB软件的基本原理和相关操作，利用MATLAB软件，采用图像处理方面的相关算法，达到有效识别相关车牌信息的目的。