基于圖像處理的汽車牌照的識(shí)別(已修改)
2025-08-22 15:03 本頁(yè)面
【正文】 基于圖像處理的汽車牌照的識(shí)別作者:陳秋菊指導(dǎo)老師:李方洲 (溫州師范學(xué)院 物理與電子信息學(xué)院 325027)摘要：以一幅汽車牌照的識(shí)別為例，具體介紹了車牌自動(dòng)識(shí)別的原理。整個(gè)處理過程分為預(yù)處理、邊緣提取、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別五大模塊，用MATLAB軟件編程來(lái)實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分,最后識(shí)別出汽車牌照。在研究的同時(shí)對(duì)其中出現(xiàn)的問題進(jìn)行了具體分析，處理。尋找出對(duì)于具體的汽車牌照識(shí)別過程的最好的方法。關(guān)鍵詞：汽車牌照 車牌提取 字符分割 字符識(shí)別The vehicle license recognition based on the image processing Author:Chen Qiuju Tutor:Li Fangzhou(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027)Abstract： With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into preprocess, edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentation Character recognition 1. 引言 選題意義 汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是以汽車牌照為特定目標(biāo)的專用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一，是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)，它可廣泛應(yīng)用于交通流量檢測(cè)，交通控制與誘導(dǎo)，機(jī)場(chǎng)、港口、小區(qū)的車輛管理，不停車自動(dòng)收費(fèi)，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景。目前，發(fā)達(dá)國(guó)家LPR（汽車牌照識(shí)別技術(shù)License Plate Recognition， LPR，簡(jiǎn)稱“車牌通”）系統(tǒng)在實(shí)際交通系統(tǒng)中已成功應(yīng)用，而我國(guó)的開發(fā)應(yīng)用進(jìn)展緩慢，車牌識(shí)別系統(tǒng)基本上還停留在實(shí)驗(yàn)室階段?；谶@種現(xiàn)狀還有它廣闊的應(yīng)用前景，目前對(duì)汽車車牌的識(shí)別研究就有了深遠(yuǎn)的意義。 課題組成汽車車牌的識(shí)別過程主要包括車牌定位、字符車牌分割和車牌字符識(shí)別三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。其識(shí)別流程如下：字符識(shí)別 字符分割 車牌定位 邊緣提取 圖像預(yù)處理 原始圖像 原始圖像 ：由數(shù)碼相機(jī)或其它掃描裝置拍攝到的圖像圖像預(yù)處理：對(duì)動(dòng)態(tài)采集到的圖像進(jìn)行濾波，邊界增強(qiáng)等處理以克服圖像干擾邊緣提取 ：通過微分運(yùn)算，2值化處理，得到圖像的邊緣車牌定位 ：計(jì)算邊緣圖像的投影面積，尋找峰谷點(diǎn)，大致確定車牌位置，再計(jì)算此連通域內(nèi)的寬高比，剔除不在域值范圍內(nèi)的連通域。最后得到的便為車牌區(qū)域。字符分割 ：利用投影檢測(cè)的字符定位分割方法得到單個(gè)的字符字符識(shí)別 ：利用模板匹配的方法與數(shù)據(jù)庫(kù)中的字符進(jìn)行匹配從而確認(rèn)出字符，得到最后的汽車牌照，包括英文字母和數(shù)字。本文以一幅汽車圖像為例，結(jié)合圖像處理各方面的知識(shí)，利用MATLAB編程，實(shí)現(xiàn)了從車牌的預(yù)處理到字符識(shí)別的完整過程。各部分的處理情況如下： 圖1 汽車原圖 圖像在形成、傳輸或變換過程中，受多種因素的影響，如：光學(xué)系統(tǒng)失真、系統(tǒng)噪聲、暴光不足或過量
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