【正文】 理、分割、分析、識別的算法，主要利用較經(jīng)典的圖像空間變換、智能計算和數(shù)據(jù)挖掘理論，并在一定程度上進行了實驗論證。通過對有關(guān)資源數(shù)據(jù)庫中1998年—2006年在各類期刊上公開發(fā)表的約380篇相關(guān)論文的統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)有關(guān)車牌區(qū)域定位的內(nèi)容占50%以上。 車牌圖像識別技術(shù)研究現(xiàn)狀上世紀90年代中后期開始，隨著數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)理論的不斷發(fā)展和視頻處理技術(shù)、電子技術(shù)及計算機信息技術(shù)的迅速進步，國內(nèi)從事車牌圖像識別技術(shù)研發(fā)的廠商和研究人員增長迅速，提出了大量的關(guān)鍵技術(shù)算法，實際應用中也取得了一定的成果。如果這些因素變動時，就可能要根據(jù)具體的樣本、通過一定的分析學習過程以確定和修改使用的有關(guān)參數(shù)，才可能獲得較好的識別效果，否則其識別正確率可能不會很理想。但通過各個廠商在其有關(guān)網(wǎng)站提供的信息和對兩家廠商提供的測試軟件進行一定數(shù)量樣本的測試后，可以發(fā)現(xiàn)，各個廠商聲稱的車牌識別正確率往往是通過對特定場所、特定時間范圍內(nèi)的樣本進行測試而得出的結(jié)論。而且由于并沒有建立一個標準規(guī)范的測試體系，因此有關(guān)數(shù)據(jù)的客觀公正性、可比性和可靠性等方面尚值得商榷。其中，車牌識別正確率是目前車牌識別產(chǎn)品中存在的最主要的問題，也是國內(nèi)主流廠商最為頭疼的問題。停車場收費管理系統(tǒng)對車牌圖像識別技術(shù)在車牌識別結(jié)果的正確率指標的要求也非常高，目前的車牌圖像識別產(chǎn)品在這方面也不夠理想，一般也需要人工干預。車牌圖像識別技術(shù)在停車場收費管理系統(tǒng)中的應用停車場收費管理系統(tǒng)：用于對出入車輛號牌識別和匹配，實現(xiàn)自動計時、計費管理。在城市卡口監(jiān)控、移動電子警察方面，對車牌圖像識別技術(shù)在車牌識別結(jié)果的正確率指標的要求比較高，否則將給執(zhí)法工作帶來很大的麻煩。公安系統(tǒng)設立城市卡口監(jiān)控點的主要任務是對車輛進行車牌識別，并將識別結(jié)果與被盜搶、肇事、在逃、通緝的車輛牌號黑名單進行比對。其中，最常用的場所是城市卡口監(jiān)控。因此，城市交通領(lǐng)域迫切需要應用一些較可靠、有效的智能化技術(shù)手段。因此，雖然車牌圖像識別技術(shù)在這一領(lǐng)域取得了較好的使用效果，但還不能實現(xiàn)真正意義上的智能化收費。目前的高速公路收費輔助系統(tǒng)中，采用車牌圖像識別技術(shù)在車牌識別速度指標基本可以滿足，但識別結(jié)果正確率指標還不是很理想。主要用于高速公路收費管理、路徑判別、規(guī)費征稽、交通數(shù)據(jù)采集等方面，其中，最常用的是高速公路收費輔助系統(tǒng)。車牌圖像識別技術(shù)在高速公路領(lǐng)域的應用高速公路是車牌圖像識別技術(shù)在我國交通工程中最早應用的領(lǐng)域，也是車牌識別產(chǎn)品應用最多的領(lǐng)域。作者簽名：　　 　 　　 日　 期：　　 　 　　  目 錄第一章 緒論.......................................................1 車牌圖像識別技術(shù)應用現(xiàn)狀...............................................................1 車牌圖像識別技術(shù)研究現(xiàn)狀...............................................................2 本文研究的主要內(nèi)容............................................................................4 第二章 車牌圖像識別中的常用圖像處理技術(shù)..........................7 圖像二值化技術(shù)...................................................................................7 圖像邊緣檢測技術(shù).............................................................................10 同態(tài)濾波.............................................................................................132 .4 數(shù)學形態(tài)學.........................................................................................14 圖像灰度直方圖變換..........................................................................15 關(guān)于車牌圖像幾何畸變校正問題.......................................................16第三章 車牌區(qū)域定位技術(shù)研究......................................18 車牌區(qū)域特征分析..............................................................................18 現(xiàn)有的一些車牌區(qū)域定位方法簡要分析............................................19 基于多方向邊緣處理的車牌區(qū)域定位方法.........................................24第四章 車牌字符切分技術(shù)研究......................................33 車牌圖像中字符區(qū)域及單字符圖像特征分析.....................................33 現(xiàn)有的一些車牌字符切分方法分析....................................................33 基于Canny邊緣檢測的車牌字符切分方法.........................................35第五章 車牌字符分類識別技術(shù)研究..................................41 字符圖像的前期處理...........................................................................41 字符分類識別特征及其提取方法........................................................41 現(xiàn)有的一些分類識別方法分析............................................................44 車牌字符分類識別方案的設計............................................................48第六章 結(jié)論及建議................................................50 結(jié)論......................................................................................................50 建議......................................................................................................50參考文獻...........................................................52  插圖清單 7 Otsu算法二值化 9 Bersen算法二值化 9 10 不同車牌圖像Canny邊緣檢測效果圖 13 同態(tài)濾波處理 14 同態(tài)濾波對二值化的影響 14 同態(tài)濾波對Canny邊緣檢測的影響 14 原灰度圖 27 正西方向邊緣 27 西南方向邊緣 27 西北方向邊緣 27 東南方向邊緣 28 四個方向邊緣合成圖 28 去除小連通區(qū)后圖 29 車牌粗分割結(jié)果 29 開運算后正西方向邊緣圖 30 30 四個方向邊緣合成圖 31 去除小連通區(qū)后圖 31 車牌區(qū)域定位結(jié)果 31 原車牌灰度圖像 36 Canny算子法檢測邊緣 37 寬度較大的連通區(qū) 37 寬度最大的連通區(qū) 37 去除字符上下背景后Canny邊緣圖 38 閉運算后圖 38 可能的字符區(qū)置“1” 38 各個字符區(qū)域標記 39第一章 緒 論[1] [2]2002年，車牌圖像識別產(chǎn)品第一次在國內(nèi)實際應用于交通工程。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。關(guān)鍵詞：車牌定位、字符切分、特征提取、模式識別畢業(yè)設計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設計（論文），是我個人在指導教師的指導下進行的研究工作及取得的成果。分析研究了現(xiàn)有的車牌字符特征提取和分類識別的方法，設計出一種車牌字符分類識別的方案。在分析研究現(xiàn)有車牌字符切分方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于Canny邊緣檢測的車牌字符切分方法，并對其可行性進行了實驗驗證。對于現(xiàn)有的車牌區(qū)域定位方法進行了分析研究；在此基礎(chǔ)上，設計實現(xiàn)了一種基于多方向邊緣提取和數(shù)學形態(tài)學處理的車牌區(qū)域定位方法。本文圍繞著開放或半開放采集環(huán)境中的車牌圖像特點，對車牌圖像自動識別系統(tǒng)中的三個方面的關(guān)鍵技術(shù)——車牌區(qū)域定位技術(shù)、車牌字符切分技術(shù)和車牌字符特征提取和分類識別技術(shù)——進行了研究。 車牌圖像識別應用技術(shù)研究 摘 要車牌圖像識別技術(shù)以計算機視覺、人工智能和模式識別理論為基礎(chǔ)，是實現(xiàn)交通管理智能化的一個重要組成部分。由于在實際使用場合中，所采集圖像的內(nèi)容和質(zhì)量的變化非常復雜，給車牌圖像識別技術(shù)的應用和發(fā)展帶來了很大的困難。主要完成了以下幾個方面的工作：對于二值化、邊緣檢測、同態(tài)濾波、數(shù)學形態(tài)學處理、直方圖變換和幾何畸變校正等圖像處理方法在車牌圖像識別技術(shù)中的應用特點進行了分析和總結(jié)；設計出一種基于Canny邊緣檢測尋找目標對象特征點，再對特征點的灰度像素值分析判斷來確定閾值的車牌字符圖像二值化方法，可以滿足本文對車牌字符特征提取時預處理的要求。采用這種方法能在一定程度上解決車牌定位依據(jù)的共性特征信息選擇的問題。該方法受噪聲影響小，對字符定位準確，判斷決策方法簡單。方案考慮了漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字的不同特點，分別提取漢字、字母和數(shù)字的分類特征，并選擇不同的分類識別方法。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構(gòu)的學位或?qū)W歷而使用過的材料。作 者 簽 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　 指導教師簽名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 使用授權(quán)說明本人完全了解 大學關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設計（論文）的規(guī)定，即：按照學校要求提交畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版本；學校有權(quán)保存畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務；學校可以采用影印、縮印、數(shù)字化或其它復制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。剛開始主要用于高速公路收費輔助系統(tǒng)以降低交通通行征費收入的流失，后來逐步發(fā)展到城市交通、停車場管理、門禁管理等多種應用領(lǐng)域。據(jù)統(tǒng)計，目前我國車牌識別產(chǎn)品主流供應商(如北京漢王科技、昆明利普視覺、上海高德威、沈陽聚德、北京信路威等公司)的產(chǎn)品有一半左右是應用在此領(lǐng)域。高速公路收費輔助系統(tǒng)：一般是在高速公路入口處進行車牌圖像采集、識別，將識別結(jié)果寫入通行卡(票)或者通過網(wǎng)絡傳送至各出口站，在車輛到達出口時，再進行一次車牌圖像采集、識別，并將識別結(jié)果與入口識別結(jié)果相比對，以防止或發(fā)現(xiàn)倒卡、換卡、換牌等逃費行為。從一些產(chǎn)品的解決方案來看，實際使用時一般仍然需要人工復核。車牌圖像識別技術(shù)在城市交通領(lǐng)域的應用隨著我國機動車保有量的迅速增加，以及政府對公共安全的日益重視，城市交通監(jiān)控和管理工作日趨繁重。目前，車牌圖像識別技術(shù)已經(jīng)開始在移動電子警察、城市卡口監(jiān)控、超速布控報警等城市交通(治安)方面有了一定的應用。城市卡口監(jiān)控：公安部頒布的城市卡口監(jiān)控系統(tǒng)部頒標準明確規(guī)定了車牌識別是城市卡口監(jiān)控系統(tǒng)的一個重要組成部分，越來越多的城市公安部門正在積極籌建卡口系統(tǒng)。移動電子警察：移動電子警察現(xiàn)在逐漸應用到交警日常工作中，采用移動電子警察技術(shù)可以靈活地對非固定監(jiān)控點的交通違章和事故進行取證處理，不僅提高了警察執(zhí)法效率，而且增強了執(zhí)法的公正性。目前的車牌圖像識別產(chǎn)品在這方面尚不夠理想，因此一般也是作為一種輔助手段，還不能實現(xiàn)真正意義上的智能化。由于停車管理日益成為城市交通管理中一個嚴重問題，人們對停車管理的智能化呼聲日漸高漲，通過車牌識別系統(tǒng)可以構(gòu)建一個智能的停車管理系統(tǒng)，因此，在大中城市的商場、寫字樓有很大的市場潛力。此外，車牌圖像識別技術(shù)超速抓拍、門禁管理等方面也有一定的應用，但與前述三個方面的應用一樣，還存在著一些問題有待于解決。各個廠商所聲稱的識別正確率一般在95%左右，與真正智能化的要求還有一定的距離。由于各個廠商對其使用的車牌圖像識別技術(shù)都是不公開的，我們很難了解其中采用的三個方面的關(guān)鍵技術(shù)(車牌區(qū)域定位、單個字符區(qū)域切分、字符分類識別)中使用的具體方法，因此很難具體評價其方法的優(yōu)劣。也就是說，所采用的車牌圖像識別技術(shù)往往還在一定程度上要依賴待