【正文】 基于MATLAB車牌圖像識別的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)摘 要車牌圖像識別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通管理的重要組成部分之一。車牌識別系統(tǒng)使車輛管理更智能化，數(shù)字化，有效提升了交通管理的方便性和有效性。車牌識別系統(tǒng)主要包括了圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別等五大核心部分。本文主要介紹圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割三個模塊的實(shí)現(xiàn)方法。其中圖像預(yù)處理模塊是將圖像灰度化和用Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測。車牌定位和分割采用的是利用數(shù)學(xué)形態(tài)法來確定車牌位置，再利用車牌彩色信息的彩色分割法來完成車牌部位分割。字符的分割采用的方法是以二值化后的車牌部分進(jìn)行垂直投影，然后在對垂直投影進(jìn)行掃描，從而完成字符的分割。最后使用MATLAB軟件環(huán)境進(jìn)行字符分割的仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法具有良好的性能。關(guān)鍵詞：圖像處理，車牌定位，字符分割The Design and Implementation of License Plate Image Recognition Based on MATLABABSTRACTLicense plate image recognition is an important of the modern intelligent traffic management. License plate recognition system to make more intelligent vehicle management, digital, Effective traffic management to enhance the convenience and effectiveness. License plate recognition system includes image acquisition, image preprocessing, license plate localization, character segmentation, character recognition and other five core parts. In this paper, preprocessing, license plate localization, character segmentation method for the realization of three modules. This is the image preprocessing module and the use of the image grayscale Roberts edge detection operator steps. License plate location and segmentation using mathematical morphology method is used to determine the license plate location，Reuse license plate color segmentation method of color information to plete the license plate area segmentation. Character segmentation approach is based on the license plate after the binary part of the vertical projection, Then scan in the vertical projection, thus pleting the character segmentation. This article is described for the core part and use the MATLAB software environment, the simulation experiments for character segmentation.Key words: plate recognition, location, character segmentation目 錄摘要 IABSTRACT II1 緒論 1 車牌圖像識別研究的背景 1 研究車牌圖像識別的目的和意義 2 車牌號識別技術(shù)研究現(xiàn)狀和趨勢 3 國內(nèi)外車牌圖像識別研究現(xiàn)狀 3 我國車牌特點(diǎn) 3 車牌圖像識別技術(shù)的應(yīng)用前景 4 車牌圖像識別技術(shù)的發(fā)展趨勢 5車牌圖像識別研究內(nèi)容 52車牌識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理概述 7 車牌在圖像中的位置提取 7 字符分割 8 字符識別 83車牌識別系統(tǒng)程序設(shè)計(jì) 10 開發(fā)環(huán)境的選擇 10 設(shè)計(jì)方案 10 圖像預(yù)處理 11 圖像灰度化 11 圖像的邊緣檢測 12 車牌定位和分割 15 車牌定位 15 車牌位置提取 17 對定位后的彩色車牌進(jìn)行進(jìn)一步的處理 17 字符分割與歸一化 18 字符分割 18 字符歸一化 19 字符識別 194 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 215 展望與總結(jié) 23致 謝 24參考文獻(xiàn) 25附錄 2633基于MATLAB車牌圖像識別的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1 緒論 車牌圖像識別研究的背景現(xiàn)代社會已進(jìn)入信息時代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，自動化信息處理能力和水平不斷提高，作為現(xiàn)代社會主要交通工具之一的汽車在人們的生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域得到大量使用，對他的信息進(jìn)行自動采集和管理具有十分重要的意義，成為信息處理技術(shù)的一項(xiàng)重要研究課題。此外，智能交通系統(tǒng)，簡稱ITS（Intelligent Traffic System）已成為現(xiàn)代社會道路交通發(fā)展趨勢。只能交通系統(tǒng)，是在當(dāng)代科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展的背景下產(chǎn)生的。其目標(biāo)在于將現(xiàn)金的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、自動控制技術(shù)等綜合應(yīng)用于地面交通管理體系，從而建立起一種高效、準(zhǔn)確、實(shí)時的交通管理系統(tǒng)。公路交通基礎(chǔ)建設(shè)的不斷發(fā)展和車輛管理體制的不斷完善，為以視覺監(jiān)控為基礎(chǔ)的智能交通系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用打下了良好基礎(chǔ)。在智能交通系統(tǒng)中，車牌圖像自動識別系統(tǒng)是一個非常重要的發(fā)展方向。車牌自動識別系統(tǒng)簡稱ALPRS或LPRS，該系統(tǒng)可以對車輛進(jìn)行自動登記、驗(yàn)證、監(jiān)視、報警。系統(tǒng)應(yīng)用場合包括：高速公路，橋梁，隧道等收費(fèi)管理系統(tǒng)。城市交通車輛管理，智能小區(qū)、智能停車場管理，車牌驗(yàn)證，車流統(tǒng)計(jì)等。同時，汽車牌照自動識別的基本方法還可以應(yīng)用到其他檢測和識別領(lǐng)域，所以車牌自動識別問題已成為現(xiàn)代交通工程領(lǐng)域中研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問題之一。車牌識別系統(tǒng)是一項(xiàng)科技含量很高的多種技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)品，主要有計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)字圖像處理、數(shù)字視頻處理、模式識別等技術(shù)組成。也是智能交通系統(tǒng)的核心技術(shù)，產(chǎn)生于60年代。在80年代，由于城市交通問題日益嚴(yán)重，美國和歐洲許多國家投入了大量的人力和物力，建立了自動化高速公路網(wǎng)，安裝了攝像、雷達(dá)探測系統(tǒng)和光纖網(wǎng)絡(luò)，建立智能交通系統(tǒng)。在美國、歐洲、日本等發(fā)達(dá)國家的帶動下，世界各國也開始建立智能交通系統(tǒng)。由于公路車流量日益增大、道路交通日益擁擠，車輛管理相對越來越困難，因此各個發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家都在積極建設(shè)適應(yīng)未來交通運(yùn)輸需求的智能交通系統(tǒng)車牌圖像識別的難點(diǎn)：（a）由于車牌圖像多在室外采集，會受到光照條件、天氣條件的影響，會出現(xiàn)圖像模糊，對比度低，目標(biāo)區(qū)域過小，色彩失真等影響，并且會伴隨復(fù)雜的背景圖像，這些都會影響車牌定位及識別。（b）每次采集時目標(biāo)所處位置不會一樣，采集視角會有很大變化，并且由于車牌掛的不正，都將導(dǎo)致車牌出現(xiàn)扭曲。（c）牌照多樣性。其他國家的汽車牌照格式，如尺寸大小，牌照上字符的排列等，通常只有一種。而我國則根據(jù)不同車型、用途，規(guī)定了多種牌照格式，例如分為軍車、警車、普通車等。我國標(biāo)準(zhǔn)車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成的，漢字的識別與字母和數(shù)字的識別有很大的不同，增加了識別的難度。（d）我國汽車牌照的底色和字符顏色多樣，藍(lán)底白字、黃底黑字、黑底白字、紅底黑字、綠底白字等多種。（e）由于環(huán)境、道路或人為因素造成汽車牌照污染嚴(yán)重使得車牌的對比度降低，特征不是很明顯，即使在定位準(zhǔn)確的情況下，字符的識別也會受到很大影響。目前在國內(nèi)存在多種牌照格式，且存在以上種種困難和特殊性，加大了我國車牌圖像識別的難度，因而如何提高識別率和識別處理的實(shí)時性及實(shí)用性成了一個重要的研究課題。 研究車牌圖像識別的目的和意義車牌識別系統(tǒng)的主要任務(wù)是分析和處理攝取到的復(fù)雜背景下的車輛圖像，定位分割牌照，最后自動識別汽車牌照上的字符，車牌識別是利用車輛牌照的唯一性來識別和統(tǒng)計(jì)車輛，它是以數(shù)字圖像處理、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)的智能識別系統(tǒng)。在現(xiàn)代化交通發(fā)展中車牌識別系統(tǒng)是制約交通系統(tǒng)智能化、現(xiàn)代化的重要因素，車牌識別系統(tǒng)應(yīng)該能夠從一幅圖像中自動提取車輛圖像，自動分割牌照圖像，對字符進(jìn)行正確識別，從而降低交通管理工作的復(fù)雜度。車牌識別系統(tǒng)將獲取的車輛圖像進(jìn)行一系列的處理后，以字符串的形式輸出結(jié)果，這樣不但數(shù)據(jù)量小，便于存儲，操作起來也更容易，因此車牌識別系統(tǒng)的便捷性是人工車牌識別所不能比擬的，它蘊(yùn)藏著很大的經(jīng)濟(jì)價值和發(fā)展空間，對車牌識別技術(shù)的研究是非常有的意義的。在車牌識別系統(tǒng)中最為重要的兩個技術(shù)是車牌定位和車牌字符識別，這兩個技術(shù)的好壞直接影響到整個車牌識別系統(tǒng)的實(shí)時性和準(zhǔn)確性。國內(nèi)外己有不少學(xué)者對車牌定位技術(shù)做了大量的研究，但在實(shí)際的應(yīng)用中還沒有一個有效可行的方法，如由于車輛抖動造成車牌圖像的歪斜、由于污跡和磨損造成車牌字符的模糊、由于光照不均造成車牌圖像的模糊等都會或多或少影響到車牌定位的準(zhǔn)確度。針對以上實(shí)際情況，很多學(xué)者開始在鑒于車牌圖像本身特征的基礎(chǔ)上研究車牌定位技術(shù)，并先后提出了一些有效的定位方法，以減小種種主、客觀因素對車牌定位準(zhǔn)確度的影響。然而智能交通的不斷發(fā)展使得對車牌定位系統(tǒng)有了更高的要求，主要表現(xiàn)在系統(tǒng)的實(shí)時性和準(zhǔn)確性。 車牌字符識別的實(shí)質(zhì)是對車牌上的漢字、字母和數(shù)字進(jìn)行快速準(zhǔn)確的識別并以字符串的形式輸出識別結(jié)果，字符識別技術(shù)是整個車牌識別系統(tǒng)的關(guān)鍵。車牌識別系統(tǒng)與其它圖像識別系統(tǒng)相比較而言要復(fù)雜的多，在字符識別中，漢字識別是最難也是最關(guān)鍵的部分，很多國外較為成熟的車牌識別系統(tǒng)無法進(jìn)入中國市場的原因就在于無法有效的識別漢字。此外，由于外界環(huán)境的影響，系統(tǒng)必須保證能夠在任何天氣情況下全天不間斷的正常工作。到目前為止，在眾多的車牌自動識別方法中還沒有一個可以達(dá)到理想的效果，因此對車牌識別技術(shù)的研究意義重大。 車牌號識別技術(shù)研究現(xiàn)狀和趨勢 國內(nèi)外車牌圖像識別研究現(xiàn)狀目前，國內(nèi)外有大量關(guān)于車牌圖像識別的研究報道，國外在這方面的研究開展的比較早。在上世紀(jì)70年代，英國就在實(shí)驗(yàn)室中完成了“實(shí)時車牌檢測系統(tǒng)”的廣域檢測和開發(fā)。同時代，誕生了面向被盜車輛的第一個實(shí)時車牌自動監(jiān)測系統(tǒng)。發(fā)展到今日，國外對車牌檢測的研究已經(jīng)取得了一些令人矚目的成就，如YuntaoCui提出了一種車牌識別系統(tǒng)，在車牌定位以后，利用馬爾科夫場對車牌特征進(jìn)行提取和二值化，對樣本的識別達(dá)到了較高的識別率。Eun Ryung等利用圖像中的顏色分量，對車輛牌照進(jìn)行定位識別，其中提到了三種方法：①以Hough變換為基礎(chǔ)的邊緣檢測定位識別；②以灰度值變換為基礎(chǔ)的識別算法；③以HLS彩色模式為基礎(chǔ)的車牌識別系統(tǒng)，%，85%，%。日本對車牌圖像的獲取也做了大量研究，并為系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)化做了大量的工作。Luis開發(fā)的系統(tǒng)應(yīng)用于收費(fèi)站，全天識別率達(dá)到了90%以上，即使在天氣不好的情況下也達(dá)到了70%。國外對車牌識別的研究起步比較早，總體來講其技術(shù)較為領(lǐng)先，同時因?yàn)樗麄冘嚺品N類單一，車牌規(guī)范性較高，易于定位識別，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品化，并在實(shí)際的交通應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。由于中國的車牌格式與國外的有較大的差異，所以國外關(guān)于車牌識別的報道只具有參考價值，其在中國的應(yīng)用效果可能沒有在其國內(nèi)的效果好，但其識別系統(tǒng)中采用的很多算法具有很好的借鑒意見。從車牌識別系統(tǒng)進(jìn)入中國以來，國內(nèi)有大量的學(xué)者從事這方面的研究，提出了很多新穎快速的算法。中國科學(xué)院自動化所的劉智勇等開發(fā)的系統(tǒng)在一個樣本量為3180的樣本集中，%，%，這套系統(tǒng)后來應(yīng)用到漢王車牌識別系統(tǒng)，取得了不錯的效果。南京大學(xué)的熊軍等提出了基于字符紋理特征的定位算法，準(zhǔn)確率達(dá)到95%，華中科技大學(xué)的陳振學(xué)等學(xué)者提出了一種新的車牌圖像字符分割和識別算法，使用一維循環(huán)清零法，通過對垂直投影圖進(jìn)行一次掃描，有效的清除了雜點(diǎn)和分隔符，%。浙江大學(xué)的張引，潘云鶴等提出了彩色邊緣算子和彩色邊緣檢測與區(qū)域生長相結(jié)合的牌照定位算法，算法簡單，且全面作用在顏色空間的三個分量上，檢測出的牌照區(qū)域易于與背景剝離。但是計(jì)算量和存儲量都比較大，難以滿足實(shí)時性的要求。此外當(dāng)車輛顏色與附近區(qū)域顏色相近時，定位失誤率會增加。國內(nèi)還有很多學(xué)者都在進(jìn)行這方面的研究，并且取得了大量的研究成果。 我國車牌特點(diǎn)目前我國的汽車號牌種類非常多，有大型汽車號牌、掛車號牌、小型汽車號牌、使館汽車號牌、領(lǐng)館汽車號牌、警用汽車號牌、教練汽車號牌等。不同的號牌的外廓尺寸，顏色，數(shù)量及使用范圍都不相同。本次設(shè)計(jì)中主要用到的是小型汽車號牌（如圖11所示），這種類型的號牌外廓尺寸是440mm140mm，一共7個字符，每個字符的高寬比為2:1。首個字符為中文字符，為各個省，自治區(qū)，直轄市的簡稱，第二個字符為英文大寫字符，表示發(fā)牌機(jī)關(guān)的代號，前兩個字符確定該車牌所在地，后五個字符由阿拉伯?dāng)?shù)字及英文大寫字符組合而成，并且后五個字符間距相同，七個字符大小也相同。下圖給出了本文中用到的車牌樣式，如圖11所示。圖11小型汽車號牌 車牌圖像識別技術(shù)的應(yīng)用前景車輛牌照自動識別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的一個重要組成部分，它在交通管理、監(jiān)控中有著廣泛的應(yīng)用。車輛牌照識別系統(tǒng)技術(shù)能夠從一幅車輛圖像中準(zhǔn)確定位出車牌圖像，經(jīng)過字符切分和識別后實(shí)現(xiàn)車輛牌照的自動識別，從而為以上應(yīng)用提供信息和基礎(chǔ)功能。目前車牌識別系統(tǒng)主要應(yīng)用于以下領(lǐng)域：（1）停車場管理系統(tǒng)利用