基于matlab的車牌識別(已修改)
2025-06-30 16:01 本頁面
【正文】 基于Matlab的車牌識別 摘要:車牌識別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，在近年來得到了很大的發(fā)展。本文從預(yù)處理、邊緣檢測、車牌定位、字符分割、字符識別五個方面，具體介紹了車牌自動識別的原理。并用MATLAB軟件編程來實現(xiàn)每一個部分,最后識別出汽車車牌。 一、設(shè)計原理車輛車牌識別系統(tǒng)的基本工作原理為：將攝像頭拍攝到的包含車輛車牌的圖像通過視頻卡輸入到計算機中進行預(yù)處理，再由檢索模塊對車牌進行搜索、檢測、定位，并分割出包含車牌字符的矩形區(qū)域，然后對車牌字符進行二值化并將其分割為單個字符，然后輸入JPEG或BMP格式的數(shù)字，輸出則為車牌號碼的數(shù)字。車牌自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識別車牌號碼的處理機等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷車輛駛?cè)胍曇暗墓δ芊Q之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出車牌位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，然后組成車牌號碼輸出。 二、設(shè)計步驟總體步驟為：車輛→圖像采集→圖像預(yù)處理→車牌定位→字符分割→字符定位→輸出結(jié)果基本的步驟：，定位圖片中的車牌位置；，把車牌中的字符分割出來；，把分割好的字符進行識別，最終組成車牌號碼?！ ≤嚺谱R別過程中，車牌顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。(1）車牌定位:自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定車牌區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車車牌特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區(qū)域作為車牌區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。車牌定位 對圖像開閉運算邊緣提取圖像預(yù)處理增強效果圖像導(dǎo)入原始圖像流程圖: （2）車牌字符分割 :完成車牌區(qū)域的定位后，再將車牌區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。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間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應(yīng)滿足車牌的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。流程圖：按左右寬度切割出字符分析垂直投影找到每個字符中心位置計算水平投影進行車牌水平校正去掉車牌的框架 （3）車牌字符識別 :字符依次分析顯示誤差最小的圖片名字分析之差最小的圖片是哪張與數(shù)據(jù)庫的圖片相減切割出的字符送入庫中字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。實際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌、假車牌等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。字符依次分析顯示誤差最小的圖片名字分析之差最小的圖片是哪張與數(shù)據(jù)庫的圖片相減切割出的字符送入庫中流程圖： 三 各模塊的實現(xiàn)::clear 。close all。%Step1 獲取圖像 裝入待處理彩色圖像并顯示原始圖像Scolor = imread(39。39。)。%imread函數(shù)讀取圖像文件:
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