【正文】 s installations. 2. The license plate identification technique research status: Current license plate recognition system can be widely used in the following fields: (1) the freeway tolling management system: in the expressway toll collection plete license number respectively, and export Identify and license plate matching work. The vehicles can be found that the change to the card act, the cashier at frauds, Maintain owner interests。 Next, want to from containing the plex background plate information segment the license plate area。 石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 30 參考文獻 [1] 葉晨洲等 .車輛牌照字符識別 [J].上海交通大學(xué)學(xué)報 .～ 6 [2] 劉智勇 ,劉迎建 .車牌識別（ LPR）中的圖像提取及分割 [J].中文信息學(xué)報， (4):29～34 [3] 張禹 ,馬駟良 ,韓笑 ,張忠波 .車牌識別中的圖像提取及分割算法 [J].吉林大學(xué)學(xué)報 .44卷第 3期 .407～ 410 [4] 劉佐濂 ,鄧榮標(biāo) ,孔嘉圓 .中國科技信息 [J].2020（ 23期） 9～ 12 [5] 宋建才 .汽車牌照識別技術(shù)研究 [J].工業(yè)控制計算機 .～ 45 [6] 韓勇強 ,李世祥 .汽車牌照子圖像的定位算法 [M].微型電腦運用， ～ 65 [7] 王枚 ,王國宏 .基于伴生與互補顏色特征的車牌字符分割技術(shù) [J].山東大學(xué)學(xué)報 . 37卷第 1期 .2～ 4 [8] 賀興華 ,周媛媛 ,王繼陽等 .MATLAB 圖像處理 [M].人民郵電出版社 ,～ 100 [9] 龔聲蓉 ,劉純平 ,王強 . 數(shù)字圖象處理與分析 [M]. 清華出版社 .～ 29 [10] 劉陽 ,伊鐵源等 .數(shù) 字圖象處理應(yīng)用于車輛牌照的識別 [J].遼寧大學(xué)學(xué)報 .～ 68 [11] 章毓晉 .數(shù)字圖象處理和分析 [M].清華大學(xué)出版社 .～ 261 [12] 崔屹 .圖象處理與分析 — 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法及應(yīng)用 [M].北京科學(xué)出版社 .2020 [13] 袁志偉 ,潘曉露 .車輛牌照定位的算法研究 [J].昆明理工大學(xué)學(xué)報 .(2): 56～ 60 [14] 梁瑋 ,羅劍鋒 ,賈云得 .一種復(fù)雜背景下的多車牌圖像分割與識別方法 [D]. 2020 [15] 羅希平 ,田捷等 .圖象分割方法練述 [J].模式 識別與人工智能， (3): 300～ 312 [16] 張興會 ,劉玲 ,杜升之 .車牌照定位及傾斜校正方法研究 [J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù) .(2): 237～ 239 [17] 葉晨洲 ,楊杰 ,宣國榮 .車輛牌照字符識別 [J].上海交通大學(xué)學(xué)報 .(34)： 672～ 675 [18] 魏武 ,黃心漢 ,張起森等 .一種基于垂直字符邊界特征的車牌定位方法 ,中國公路學(xué)報 , 2020.(4).8890 [19] ， ， Techniques for Analog And Digitial Ciruits,McGrawHill [20] ANALOG technology of AT89C51[EB/OL].White Paper, 石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 31 致 謝 在整個畢業(yè)設(shè)計中 ,我的指導(dǎo)老師鄭偉副教授給予了我很細心的指導(dǎo) ,從選題到完成論文 ,鄭老師都給了我很多中肯的意見 ,使我明確了目標(biāo)和方法 .在設(shè)計過程中 ,鄭老師又幫我解決了疑難 ,在關(guān)鍵問題上點撥了我 ,我才能順 利完成設(shè)計 .在此 ,我向鄭老師表示我最衷心的敬意和感謝。最后利用二次水平投影方法對車牌照字符進行了分割。 本文設(shè)計了一個汽車牌照自動識別系統(tǒng)，包括圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割及車牌識別。 石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 29 第 6 章 結(jié) 論 本文主要針對對車牌識別系統(tǒng)的軟件部分進行了研究和編譯，分別從圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割以及字符識別等方面進行了分析。 模板匹配 建立樣本庫 根據(jù)實際情況，將部分地區(qū)的汽車牌照單個字符進行編輯，建立一個車牌照識別樣本庫，樣本庫可利用繪圖工具建立，字符根據(jù)實際情況設(shè)定大小；并將樣本庫放入文檔中以備自動識別時使用。訓(xùn)練已有的樣本 ，從而構(gòu)建一個穩(wěn)定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行識別。 （ 2） 特征分析匹配的方法 這類方法是基于特征平面來進行匹配的，是使用率較高的一種方法，相比較于模板匹配而言，它能更好的獲得字符的特征，有的特征對噪聲是不明顯的。模板匹配對噪聲很敏感，而且對字符的字體風(fēng)格不具有適應(yīng)性。下面簡單介紹幾種已有的車牌字符識別的方法。模式識別主要用兩類方法進行，統(tǒng)計方法和結(jié)構(gòu)方法，許多具體的模式識別方法都可以歸結(jié)到這兩種方法中來。早在 1929 年 Tauschek 就試圖用模 板匹配的方法來識別十個印刷替阿拉伯?dāng)?shù)字，在文字識別的真正發(fā)展還是在計算機科學(xué)技術(shù)有了長足的進步之后。實現(xiàn)程序中采用空間變換將分割出的大小為 (rowbot –rowtop+1)行 * maxwidth 列的二值圖像 SegBw1 歸一化為大小為 32 行 *16 列的二值圖像 SegBw2。實現(xiàn)程序中采用 markcol5 字符峰中心位置來實現(xiàn)位置定位歸一化。歸一化包括位置的歸一化和大小的歸一化。 end 程序中 markcol5 為字符峰中心位置， maxwidth 為字符寬度， (rowbot –rowtop+1) 為字符高度， SegGray 為分割出的車牌灰度圖像， SegBw1 為二值圖像，大小為 (rowbot –rowtop+1)行 * maxwidth 列， SegBw2 為歸一化二值圖像，大小為 32 行 *16 列。 end subplot(2,n1,n1+l),imshow(SegBw2)。r39。Color39。車牌字符寬度： 39。 %變換為 32 行 *16 列標(biāo)準(zhǔn)子圖 subplot(2,n1,l),imshow(SegGray)。 SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright)。 cright=markcol5(k)+maxwidth/22。采用如下 MATLAB石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 25 實現(xiàn)： figure。 %將最大值清 0 maxwidth=max(markcol6)。 %查找最大值，即為第二字符與第三字符中心距離 findmax=find(markcol6==maxs)。 %字符中心位置 end markcol6=diff(markcol5)。 %字符下降點 markcol4(k)=markcol3(k)markcol(k)。 % 計算車牌上每個字符中心位置，計算最大字符寬度 maxwidth l=0。 markcol1(l)=count1。 n1=n1+1。 end end markcol2=diff(markcol)。 %谷寬度（下降點至下一個上升點） l=l+1。 else if count1=1 markcol(l)=k。 l=1。 levelcol=(meancol+mincol)/4。 MATLAB 實現(xiàn)程序如下： %對垂直投影進行峰谷分析 meancol=mean(histcol)。 石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 23 字符寬 字符寬 左 邊 谷寬度 M a r kc ol 1( k) 峰上升點 M a r kc ol ( k) 峰寬度 M a r kc ol 4( k) 峰下降點 M a r kc ol 3( k) 峰距離 M a r kc ol 2( k) 峰中心 M a r kc ol 5( k) 谷寬度 M a r kc ol 1( k+1 ) 峰上升點 M a r kc ol ( k+1 ) 右 邊 峰中心 M a r kc ol 5( k) 峰中心距離 M a r kc ol 6( k) 圖 45 垂直投影分析計算示意 根據(jù)垂直投影分析計算原理，因為谷值近似為 0，取閥值 Level = （投影均值 +投影最小值） /4 。 石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 22 圖 44車牌字符高度 從上圖可見，車牌去水平邊框后，垂直投影已經(jīng)非常清晰，可以明顯看出車牌字符間隔、左邊框、右邊框位置。r39。Color39。車牌字符高度： 39。 subplot(2,1,2),imshow(sbw2)。垂直投影（去水平邊框后） 39。 %計算垂直投影 figure,subplot(2,1,1),bar(histcol)。 %子圖為 (rowbotrowtop+1)行 maxhight=rowbotrowtop+1。 rowbot=markrow(findc+1)markrow1(findc+1)。 findc=find(markrow2==maxhight)。 %峰寬度（上升點至下降點） markrow5(k)=markrow3(k)double(uint16(markrow4(k)/2))。 for k=1:n1 markrow3(k)=markrow(k+1)markrow1(k+1)。 markrow1(l)=count1。 n1=n1+1。 end end markrow2=diff(markrow)。 %谷寬度（下降點至下一個上升點） l=l+1。 else if count1=1 markrow(l)=k。 l=1。 levelrow=(meanrow+minrow)/2。 MATLAB 實現(xiàn)程序如下： meanrow=mean(histrow)。下面需對矯正處理后的水平投 影數(shù)據(jù)進行分析處理，計算出上下邊框位置、字符高度、字符頂行與尾行，分析原理如圖 43 所示。 石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 18 圖 41 車牌二值子圖 對水平投影進行峰谷分析 ,計算出車牌上邊框、車牌字符投影、車牌下邊框的（波石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 19 形峰上升點、峰下降點、峰寬、谷寬、峰間距離、峰中心位置等）參數(shù)。水平投影（含邊框） 39。 subplot(2,1,2),bar(histrow)。垂直投影（含邊框） 39。 figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1)。 histrow=sum(sbw139。 計算車牌水平投影 經(jīng)過上面一系列預(yù)處理后