【正文】 四川理工 學院畢業(yè)設計（論文 ） 邊緣檢測技術在汽車牌照自動識別監(jiān)控系統(tǒng)中的應用 四川理工學院自動化與電子信息 學院 二 00 九 年六 月 II 摘 要 車牌識別是智能 交通中關鍵技術之一。車牌識別系統(tǒng)一般包括車輛圖像采集、車牌定位、 字符分割和字符識別四個模 塊。 本文在簡單介紹車牌識別的四個模塊的基礎上，主要對車牌邊緣檢測進行了討論， 分析了 Roberts 算子、 Sobel 算子、 canny 算子、拉普拉斯 (Laplacian)算子和 Marr 邊緣檢測 算子 。 Roberts 算子檢測定位精度比較高，但對噪聲敏感。 Sobel算子可以產(chǎn)生較好的邊緣效果，但是對噪聲具有平滑作用，減小了對噪聲的敏感性。但是， Sobel 邊緣檢測算子也檢測出了一 些偽邊緣，使得邊緣比較粗，降低了檢測定位精度。 canny 算子能在噪聲抑制和邊緣檢測之間取得較好的平衡，并能產(chǎn)生較細的邊緣效果。 故本文采用 canny 算子對車牌的邊緣進行了提取，仿真結果表明了該算子能 較好的檢測出圖片的邊緣信息 。 關鍵詞 ： 車牌識別，車牌定位，字符分割， 邊緣檢測 III ABSTRACT The car license recognition is one of key technologies in the intelligent transportation .The car license recognition system includes vehicles image gathering, the car license localization generally, the character division and the character recognition four modules. This article in the simple introduction car license recognition four module foundations, mainly has carried on the discussion to the car license edge examination, has analyzed the Roberts operator, the Sobel operator, the canny operator, the Laplacian (Laplacian) operator and the Marr edge examination operator. The Roberts operator examination pointing accuracy quite is high, but is sensitive to the noise. The Sobel operator may produce the good edge results, but has the smoothing effect to the noise, reduced to the noise sensitivity. But, the Sobel edge examination operator also examined some false edges, caused the edge quite to be thick, reduced the examination pointing accuracy. The canny operator can obtains the good balance between the noise abatement and the edge examination, It can produce the thin edge results. Therefore this article used the canny operator to carry on the extraction to the car license edge, the simulation result has indicated this operator to be able the good examination picture edge information. Key words: car license recognition, car license localization, character division, edge examination IV 目 錄 摘 要 ........................................................... II ABSTRACT ........................................................ III 第 1章 引 言 ...................................................... 1 課題背景及研究意義 ........................................ 1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ............................................ 2 汽車牌照識別國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 .......................... 2 邊緣檢測算法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 .......................... 3 我國汽車牌照識別的難點 .................................... 5 課題的主要研究內(nèi)容 ........................................ 6 第 2章 汽車圖像的采集 ............................................. 7 常用的車輛檢測方法 ........................................ 7 運動車輛檢測算法概述 ...................................... 7 光流場法 ............................................ 7 幀差法 .............................................. 8 背景消減法 .......................................... 8 背景圖像的提取與更新 ...................................... 9 背景圖像的提取 ...................................... 9 背景圖像的更新 ...................................... 9 有無車輛判定 ............................................. 10 第 3章 車牌定位 .................................................. 11 現(xiàn)行汽車牌照的規(guī)格 ....................................... 11 V 現(xiàn)行汽車牌照的類型 ................................. 11 車牌字符特征 ....................................... 12 車牌比例特征 ....................................... 12 車牌的先驗知識 ........................................... 12 車牌定位 ................................................. 13 直接車牌定位法 ..................................... 14 多分辨率車牌定位法 ................................. 15 基于數(shù)學形態(tài)學的車牌定位法 ......................... 16 第 4 章 車牌圖像的邊緣檢測 ....................................... 20 車牌圖像的灰度化和二值化 ................................. 20 圖像的灰度化 ....................................... 20 圖像二值化 ......................................... 21 灰度變換增強 ............................................. 22 灰度變換 ........................................... 22 直方圖均衡化 ....................................... 24 空間域濾波 ............................................... 26 領域平均法 ......................................... 26 高通濾波 ........................................... 28 中值濾波 ........................................... 28 簡單邊緣檢測算子 ......................................... 29 梯度算子 ........................................... 29 拉普拉斯算子 ....................................... 31 Marr 邊緣檢測方法 .................................. 31 VI 第 5章 canny 邊緣檢測算法應用及仿真 .............................. 34 算法步驟 ................................................. 34 實驗結果分析 ............................................. 36 第 6章 結束語 .................................................... 38 致 謝 ............................................................ 40 參 考 文 獻 ...................................................... 41 附 錄 ............................................................ 43 四川理工學院本科畢業(yè)（設計）論文 1 第 1 章 引 言 課題背景及研究意義 隨著我國國民經(jīng)濟以及科學技術的高速發(fā) 展，機動車數(shù)量不斷增加，國內(nèi)高速公路、 城市道路、停車場建設越來越多，對交通控制、安全管理的要求也日 益提高，智能交通系統(tǒng) (Intelligence Traffic System)，簡稱 ITS。它已經(jīng)成為當前交通管理的方向。所謂智能交通系統(tǒng)是將先進的信息技術、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術、電子控制技術及計算機處理技術等 綜合運用于 整個交通運輸管理體系，通過對交通信息的實時采集、傳輸和處理，借助各種科技手段和設備，對各種交通情況進行協(xié)調(diào)和處理，建立起一種實時、準確、高效的綜合運輸管理體系，從 而 使交通設施得以充分利用并能夠提高交 通效率和安全，最終使交通運 輸服務和管理智能化，實現(xiàn)交通運輸?shù)募s式發(fā)展 [1]。 我國從 70 年代開始在傳統(tǒng)的交通運輸和管理中應用了電子信息技術，隨著社會的發(fā)展與進步，我國道路在未來 20年內(nèi)仍然處于 建設階段，這期間正是智能交通系統(tǒng)在全世界進入全面實施的階段，因此我國需要根據(jù)公路交通的實際需要探討在我國公路網(wǎng)中應用智能交通系統(tǒng)來提高交通效率，保障安全和保護環(huán)境。 隨著社會的發(fā)展，多學科多領域的融合發(fā)展成為技術發(fā)展的新趨勢。智能交通系統(tǒng)的發(fā)展趨勢也從單一的運輸模式的智能化向綜合交通的多種運輸模式協(xié)調(diào)配合的智能化方向 發(fā)展。目前，鐵路、航空、水運業(yè)都在考慮利用智能運輸系統(tǒng)的先進技術改造傳統(tǒng)的運輸方式，智能交通系統(tǒng)將起到越來越重要的作用。 車輛牌照的自動識別是計算機視覺與模式識別技術