汽车牌照的定位与识别

摘要

随着我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场的建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。智能交通系统(ITS)已成为当前交通管理发展的重要方向，而汽车牌照识别(LPR)系统作为智能交通系统的关键部分起着举足轻重的作用，它在高速公路、城市道路和停车场等项目管理中占有无可替代的重要地位，它的广泛应用必将有助于加快我国交通管理自动化的进程。车牌图像识别技术以计算机视觉、人工智能和模式识别理论为基础，是实现交通管理智能化的一个重要组成部分。由于在实际使用场合中，所采集图像的内容和质量的变化非常复杂，受自然条件等影响，识别率很难满足要求。如天气、背景、车牌磨损、图像倾斜等因素的干扰，给车牌图像识别技术的应用和发展带来了很大的困难。如何解决这些干扰因素，提取出完整、有效的车牌信息成为车牌识别中的关键。
　　本研究主要内容包括：⑴通过对大量资料的搜索、整理，总结了近年来国内外在车牌识别领域的最新研究成果和最新进展，对车牌区域固有特征和目前的车牌识别技术进行了系统的研究和探讨。⑵利用灰度处理及其直方图、中值滤波、roberts算子边缘检测、图像腐蚀膨胀、图像平滑等运算对采集到的图像进行相关处理，找到符合汽车牌照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牌照区域，并将其从图像中分割出来，得到车辆牌照信息的图像。采用这种方法能在一定程度上解决车牌定位依据的共性特征信息选择的问题。⑶对已定位好的车牌进行灰度化、二值化、图像优化、图像反色等一系列处理，再基于Hough变换对车牌倾斜角度进行检测，并根据倾斜角度旋转车牌，对已旋转为正的车牌去除柳钉。基于垂直投影的方法，结合车牌字符规律和几何特征来完成字符的有效切分，根据切分结果做字符归一化处理，通过模板匹配法，完成车牌字符的识别。⑷在MATLAB环境下，编写了车牌定位及图像处理程序，用自己的车牌信息进行车牌定位、车牌图像处理、霍夫旋转、去除柳钉、车牌字符的有效切分，再将切分的字符归一化处理，完成车牌的识别，试验结果表明此方法的可行性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 汽车牌照自动识别系统的研究背景及意义

1．2 汽车牌照自动识别系统的现状

1．3 研究的主要内容和章节安排

第2章 车牌识别的技术基础

2．1 车牌识别系统

2．1．1 车牌识别的原理

2．1．2 车牌识别的技术指标

2．2 车牌定位的技术基础

2．2．1 图像灰度转换

2．2．2 中值滤波

2．2．3 边缘检测

2．2．4 数学形态学

2．2．5 车牌区域提取

2．3 车牌识别的技术基础

2．3．1 领域平均法

2．3．2 灰度拉伸

2．3．3 二值化

2．3．5 车牌图像倾斜校正

2．3．6 车牌铆钉的去除

2．4 车牌字符的切分

2．5 车牌识别系统的软件编程概述

2．5．1 MATLAB简介

2．5．2 MATLAB的基本功能

2．5．3 MATLAB语言特点

2．6 本章小结

第3章 车牌定位的实现

3．1 车辆图像预处理

3．2 车牌区域的定位与切割

3．3 本章小结

第4章 车牌图像的处理

4．1 车牌的再处理

4．2 车牌图像倾斜校正与柳钉去除

4．2．1 车牌倾斜的校正

4．2．2 车牌铆钉的去除

4．3 本章小结

第5章 字符的切分与识别

5．1 车牌字符规律和几何特征

5．2 车牌字符的切分

5．3 车牌字符的识别

5．4 本章小结

结论与展望

致谢

参考文献

附录