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1、matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)Matlab程序设计任务书分院系信息科学与工程专业学生姓名学号设计题目车牌识别系统设计内容及要求：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像收集、牌照识别等几部分。2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像收集单元，采集当前的视频图像。3.牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。进度安排：19周：Matlab环境熟悉与基础知识学习19周：课程
2、设计选题与题目分析20周：程序设计编程实现20周：课程设计验收与答辩指导老师签字：年月日学院院长签字：年月日目录当前位置：文档视界matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。二、设计原理:牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的形式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像收集设备、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。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判定车
3、辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完好的牌照识别系统应包括车辆检测、图像收集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像收集单元，收集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。三、具体设计步骤:1.提出总体设计方案:牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要下面几个基本的步骤：a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。牌照识别经过中，牌照颜色的识别根据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别相互配合、
4、相互验证。(1牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，怎样在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别经过的关键。首先对收集到的视频图像进行大范围相关搜索，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，并将其从图象中分割出来。流程图:2牌照字符分割:完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处获得局部最小值的附近，并且这个位置应知足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像
5、中的字符分割有较好的效果。3牌照字符识别:字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会遭到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、导入原始图像图像预处理
6、加强效果图像边缘提取车牌定位对图像开闭运算按左右宽度切割出字符计算水平投影进行车牌水平校正去掉车牌的框架分析垂直投影找到每个字符中心位置多牌照、假牌照等等；实际拍摄经过也会遭到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克制各种光照条件，使收集到的图像最利于识别。2.各模块的实现:2.1输入待处理的原始图像:clear;closeall;%Step1获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像Scolor=imread(3.jpg);%imread函数读取图像文件图
7、2.1原始图像2.2图像的灰度化:彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因而在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。由彩色转换为灰度的经过叫做灰度化处理。选择的标准是经过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的比照度扩展，使图像变得愈加明晰、细腻、容易识别。%将彩色图像转换为黑白并显示Sgray=rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图figure,imshow(Sgray),title(原始黑白图像);当前位置：文档视界matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)matlab车牌识别课程设计
8、报告(附源代码)图2.4黑白图像2.5获得最佳阈值，将图像二值化:二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。在实际的车牌处理系统中，进行图像二值变换的关键是要确定适宜的阀值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必需要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等等。车牌识别系统要求处理的速度高、成本低、信息量大，采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。阈值处理的操作经过是先由用户指定或通过算法生成一个阈值，假如图像中某中像素的灰度值小于该阈值，则将该像素的灰度值设置为0或255，否则灰度值设置为255或0。fmax1=double(max(max(Egray);
9、%egray的最大值并输出双精度型fmin1=double(min(min(Egray);%egray的最小值并输出双精度型level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像bw2=double(bw22);figure,imshow(bw2);title(图像二值化);%得到二值图像图2.5二值图像2.6边缘检测:两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘就是灰度值不连续的结果，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的基础。为了对有意义的边缘点进行分类，与这个点相联络的灰度级
10、必须比在这一点的背景上变换更有效，我们通过门限方法来决定一个值能否有效。所以，假如一个点的二维一阶导数比指定的门限大，我们就定义图像中的次点是一个边缘点，一组这样的根据事先定好的连接准则相连的边缘点就定义为一条边缘。经过一阶的导数的边缘检测，所求的一阶导数高于某个阈值，则确定该点为边缘点，这样会导致检测的边缘点过多。能够通过求梯度局部最大值对应的点，并认定为边缘点，去除非局部最大值，能够检测出准确的边缘。一阶导数的局部最大值对应二阶导数的零穿插点，这样通过找图像强度的二阶导数的零穿插点就能找到准确边缘点。grd=edge(bw2,canny)%用canny算子识别强度图像中的边界figure,
11、imshow(grd);title(图像边缘提取);%输出图像边缘图2.6像边缘提取2.7对得到图像作开操作进行滤波:数学形态非线性滤波，能够用于抑制噪声，进行特征提取、边缘检测、图像分割等图像处理问题。腐蚀是一种消除边界点的经过，结果是使目的缩小，孔洞增大，因此可有效的消除孤立噪声点；膨胀是将与目的物体接触的所有背景点合并到物体中的经过，结果是使目的增大，孔洞缩小，可填补目的物体中的空洞，构成连通域。先腐蚀后膨胀的经过称为开运算，它具有消除细小物体，并在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用；先膨胀后腐蚀的经过称为闭运算，具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。对图像做了开运算
12、和闭运算，闭运算能够使图像的轮廓线更为光滑，它通常用来消掉狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并弥补轮廓线中的断裂。bg1=imclose(grd,strel(rectangle,5,19);%取矩形框的闭运算figure,imshow(bg1);title(图像闭运算5,19);%输出闭运算的图像bg3=imopen(bg1,strel(rectangle,5,19);%取矩形框的开运算figure,imshow(bg3);title(图像开运算5,19);%输出开运算的图像bg2=imopen(bg3,strel(rectangle,19,1);%取矩形框的开运算figure,imsho
13、w(bg2);title(图像开运算19,1);%输出开运算的图像当前位置：文档视界matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)图2.8.1彩色图像b.计算出包含所标记的区域的最小宽和高，并根据先验知识，比拟谁的宽高比更接近实际车牌宽高比，将更接近的提取并显示出来。程序流程图图2.8.2灰度子图和二值子图2.9对水平投影进行峰谷分析:对水平投影进行峰谷分析,计算出车牌上边框、车牌字符投影、车牌下边框的波形峰上升点、峰下降点、峰宽、谷宽、峰间距离、峰中心位置参数。histcol1=sum(sbw1);%计算垂直投影计算矩形的高度框架的宽度和高度的范围车牌的开场列车牌的开场行计算车牌长宽比获取车牌二值子计算矩形的宽度