【正文】 車牌實現(xiàn)精確定位，并利用全局動態(tài)閾值法提取出車牌圖像。“精確定位”操作，解決了在粗定位的區(qū)域內(nèi)對車牌做水平和垂直檢查。本部分可以細分為“粗定位操作”和“精確定位操作”兩部分。目的是盡可能的改變圖像質(zhì)量，為車牌區(qū)域定位與車牌識別做準(zhǔn)備。為了減少背景像素的干擾，而保存或增強目標(biāo)區(qū)的像素度必須對圖像二值化處理，本系統(tǒng)采用比較常用的全局閾值判定法，在進行閾值選擇時，采用灰度直方圖的方法確定閾值。數(shù)字圖像攝像圖22 汽車牌照自動識別系統(tǒng)軟件總體結(jié)構(gòu) 圖像預(yù)處理：本系統(tǒng)采用基于灰度圖像進行定位和識別。特征提取分類識別數(shù)據(jù)傳送模塊實時采集汽車攝像機視頻卡計算機有關(guān)部門傳感器傳感器圖 21　汽車牌照自動識別系統(tǒng)硬件組成汽車牌照自動識別系統(tǒng)的軟件部分由四大模塊及六個主要處理子模塊組成.。計算機為識別處理中心，運行識別軟件，識別結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)傳送到車輛管理部門、收費部門及公安安全等部門,同時也傳送到本地的視頻器及存儲設(shè)備中(以備后用)。攝像機負責(zé)現(xiàn)場實時采集圖像。（3）無線傳輸系統(tǒng)將所處理得的數(shù)據(jù)傳送至后端應(yīng)用系統(tǒng)，如交通違規(guī)管理系統(tǒng)，智能停車場系統(tǒng)，安檢系統(tǒng)等。 車牌自動識別系統(tǒng)主要分為三大模塊：（1）觸發(fā)：即前端設(shè)備的數(shù)據(jù)入口處，如測速系統(tǒng)等。第五章對整篇論文的總結(jié)。第三章對數(shù)字圖像處理的基本概念和對圖像的預(yù)處理技術(shù)進行了詳細研究，通過圖像灰度化、二值化、人工設(shè)定閾值、梯度有銳化、中值濾波等處理去除了圖像中的噪聲，校正了圖像的幾何畸變，使目標(biāo)的輪廓突出，提高了圖像的可讀性。分析了車牌定位技術(shù)的難點，闡述了設(shè)計的總體安排。通過對數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究，選取合適的方法對灰色圖像進行預(yù)處理，得到較清晰的灰色圖像。在初定位后，車牌區(qū)域可能存在的角度傾斜和剪切變形對車牌精定位操作很不利，所以一般都要對車牌圖像進行幾何校正。4．圖像畸變由于各種原因造成的畸變，如拍攝時的角度不準(zhǔn)造成車牌傾斜變形和攝像機透射畸變，還有車輛運動而造成的變形，在很大程度上也影響著車牌定位。2．背景復(fù)雜多變，類似區(qū)域干擾車牌識別系統(tǒng)一般應(yīng)用在交叉路口、車庫、小區(qū)入口、高速公路等地，圖像背景復(fù)雜多變，背景中與車牌區(qū)域特征相似的區(qū)域也是車牌定位的干擾源，如背景中與車牌特征相似的廣告語、指示牌等，此外，車牌附近的障礙物遮攔車牌，如保險杠等，這些也影響車牌的定位。車輛牌照的這種特征為車牌準(zhǔn)確定位提供了依據(jù)。根據(jù)中華人民共和國公共安全行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)GA3692，汽車牌照的大小和顏色信息如圖11所示：圖11 車牌特征 從上面的表格可以看出大多數(shù)的車輛牌照的大小是固定的（臨時入境車除外），而且牌照區(qū)域字符和背景的顏色對比比較明顯，整個牌照區(qū)域相對于車輛其它部位是一個規(guī)整的矩形。所有牌照圖像都具有一些共同特征，目前可供利用的車牌特征主要包括：車牌區(qū)域內(nèi)的邊緣灰度直方圖統(tǒng)計特征；車牌的幾何特征；車牌區(qū)域的灰度分布特征；車牌區(qū)域水平或垂直投影特征；車牌形狀特征和字符排列特征；頻譜特征；車牌的色彩特征。車輛牌照定位從圖像處理的意義上來說就是要從一副隨機圖像中找到一塊具有某種特征的區(qū)域圖像，該區(qū)域包含了車牌牌照。該技術(shù)在識別的內(nèi)容上一般包括車牌號碼、車型類別及車輛顏色等，信息豐富，受環(huán)境的干擾較大。（3）計算機視覺及圖像處理技術(shù)　　這種方法融合了多種先進技術(shù)，對數(shù)字照相機或數(shù)字?jǐn)z像機采集到的車輛圖像進行分析與處理，自動搜索車牌區(qū)域并識別出車牌號碼。將條形碼用于汽車牌照的識別方面還是一種新的方法，它可以通過在車輛的側(cè)面印刷條形碼（可包括地區(qū)、車型、車牌號碼等基本信息），當(dāng)條形碼掃描閱讀出這些信息后，就可以完成識別的任務(wù)。另外，無法核對實際車輛與卡中的信息是否相符。在車輛上安裝一個微型電子信號的接收、發(fā)射裝置及IC卡，在卡中儲存車輛的車牌號碼及其它信息，當(dāng)車輛通過設(shè)有車輛檢測裝置的路口時，IC卡與路口檢測系統(tǒng)通信，識別出卡中存儲的信息。車牌自動識別系統(tǒng)的發(fā)展歸功于計算機科學(xué)、模式識別和數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。而對于車牌字符的識別來說，其識別的準(zhǔn)確率很大程度上依賴車牌定位和字符分割是否成功。雖然很多研究人員已對車牌識別進行了較為深入的研究，但目前在車牌定位和字符分割這兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)還存在著有待解決的難題。國外車牌比較規(guī)范統(tǒng)一，而我國車牌規(guī)范不夠，較為多樣化。目前，一些發(fā)達國家車牌識別系統(tǒng)在實際交通系統(tǒng)中已經(jīng)成功應(yīng)用，而我國的開發(fā)應(yīng)用進展緩慢，基本停留在實驗室階段。運用計算機視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)建立了車輛牌照自動識別系統(tǒng)。當(dāng)時的研究并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，只是采用圖像處理技術(shù)就車牌識別中的某些問題進行簡單分析和處理，確定車牌區(qū)域，提取車牌信息。車牌定位是計算機視覺、數(shù)字圖像處理和模式識別等技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一，是車牌識別的首要問題，有著廣泛的實際應(yīng)用前景。它能自動獲取車輛圖像，采集車輛信息和實現(xiàn)智能化管理，廣泛應(yīng)用于以下場合，如高速公路電子收費和流量監(jiān)控、失竊車輛查詢、停車場管理、監(jiān)測黑車牌機動車輛和違章車輛等，大大提高了交通管理運行效率，節(jié)省了人力、物力，有利于交通管理的科學(xué)化、規(guī)范化和智能化。車牌識別系統(tǒng)涉及計算機視覺、數(shù)字圖像處理和模式識別等技術(shù)，對它的研究也會促進這些領(lǐng)域的發(fā)展。由于車輛圖像采集于戶外，圖像背景復(fù)雜、噪聲干擾嚴(yán)重。其中，車牌定位是字符分割和字符識別的基礎(chǔ)，對整個系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用，決定著系統(tǒng)的識別速度和識別精度。但是，目前國內(nèi)現(xiàn)有的車牌識別系統(tǒng)對壞境的依賴性較大，而且對外界的干擾比較敏感；國外的車牌識別系統(tǒng)對漢字的識別率較低，所以必須研究新的車牌識別方法。而車牌識別屬于直接識別，與射頻識別和條形碼識別相比，車牌識別不需要在汽車上安裝專門的條形碼或射頻識別標(biāo)志，可以對車輛圖像進行檢索、回放，升級和維護方便。近年來，車輛識別技術(shù)發(fā)展很快，主要有：射頻識別、條形碼識別和車牌識別。高速公路的不斷發(fā)展和車輛管理體制的不斷完善，使圖像場景日益簡單化和標(biāo)準(zhǔn)化，這為以圖像處理為基礎(chǔ)的智能交通管理系統(tǒng)進入實際應(yīng)用領(lǐng)域提供了契機。輸出時僅僅是很小存儲量的數(shù)字，這必然使得其在大量存儲和管理數(shù)據(jù)庫相連等方面有無可替代的優(yōu)越性。車牌識別系統(tǒng)可安裝在停車場、公路收費站、十字路口等交通關(guān)卡處。其應(yīng)用非常廣泛，主要的應(yīng)用有以下幾點：一、小區(qū)、停車場管理；二、高速公路收費、監(jiān)控管理；三、城市道路監(jiān)控、違章管理；四、車牌登錄、驗證；五、車流統(tǒng)計、安全管理等。我國汽車行業(yè)發(fā)展迅速，汽車需要得到很好的監(jiān)管，為了能更好的進行管理，應(yīng)該能夠?qū)囕v進行的歸屬地進行檢索，而車牌識別就是其中最常用的方法，車牌識別LPR是License Plate Recognition的簡稱。目前，交通信息采集設(shè)備的種類很多，如測速雷達、交通微波探測器、超聲波檢測器、環(huán)形檢測線圈、視頻檢測技術(shù)等等?；跀?shù)字圖像處理的車牌定位的研究畢業(yè)論文目 錄第一章 緒 論 2 課題研究背景及意義 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2第二章 汽車牌照定位與識別系統(tǒng) 2 2 2 2 實現(xiàn)軟件的運行環(huán)境 2第三章 汽車圖像預(yù)處理 2 數(shù)字圖像處理理論基礎(chǔ) 2 數(shù)字圖像處理的基本概念 2 圖像的文件格式 2 彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像 2 2 2 2 直方圖均衡化 2 2 圖像的中值濾波 2 2 2第四章 汽車牌照的定位分割 2 2 2 2 汽車牌照定位基本思路 2 汽車牌照定位常用方法 2 2 基于小波變換的車牌定位方法 2 基于遺傳算法的車牌定位方法 2 基于數(shù)字形態(tài)學(xué)的分割技術(shù) 2 基于灰度圖像紋理特征分析的車牌定位方法 2 車牌的區(qū)域分割定位 2 基于投影圖法車牌精定位 2第五章 結(jié)論 2致 謝 2參 考 文 獻 2附錄A：英文資料 2附錄B：英文資料翻譯 2附錄C：部分程序 2 第一章 緒 論 課題研究背景及意義隨著國民經(jīng)濟的飛速發(fā)展，交通狀況日益惡化，這幾乎成為所有大中城市的通病。為了解決交通擁擠、交通事故頻發(fā)等世界性問題，二十世界80年代末90年代初，智能運輸系統(tǒng)應(yīng)運而生。但隨著視頻圖像處理技術(shù)的發(fā)展，基于圖像的交通信息采集技術(shù)顯示出更大的優(yōu)勢，將是未來實時交通信息采集和處理技術(shù)的發(fā)展方向。車牌識別LPR是智能交通系統(tǒng)（ITS）的一個重要組成部分。車牌識別系統(tǒng)可以用最簡單的方式完成交通部門的車輛信息聯(lián)網(wǎng)，解決數(shù)據(jù)統(tǒng)計自動化，模糊查詢的問題。車牌識別技術(shù)的運用使得“大輸入小輸出”成為了可能——輸入一幅很大存儲量的圖像。智能交通管理系統(tǒng)是21世紀(jì)道路交通的發(fā)展趨勢。車輛自動識別是智能交通系統(tǒng)（ITS）實現(xiàn)的前提。其中，射頻識別和條形碼識別屬于間接識別，難以核對車與車牌信息是否相符。因此，車牌識別系統(tǒng)具有更為廣闊的應(yīng)用前景。車牌識別系統(tǒng)主要由車牌定位、字符分割和字符識別三部分組成。因此，車牌定位是車牌識別系統(tǒng)中最為關(guān)鍵的技術(shù)之一。因此，車牌的自動定位一直都不是很理想，使得它一直是該領(lǐng)域的研究熱點。該系統(tǒng)是計算機視覺、數(shù)字圖像處理和模式識別等技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用。因此，對車牌識別中的首要問題——車牌定位技術(shù)的研究，不僅具有重要的理論意義，而且具有重要的現(xiàn)實意義。美國和英國等一些發(fā)達國家從20世紀(jì)80年代就開始對車牌識別技術(shù)進行了研究。90年代，隨著計算機視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)車牌識別系統(tǒng)化研究，取得了顯著的成效。近年來，隨著計算機技術(shù)和人工智能的發(fā)展，新興技術(shù)的出現(xiàn)，很多國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和生物遺傳技術(shù)等對車牌識別問題進行研究，并將研究重點轉(zhuǎn)向彩色圖像的車牌識別和一幅圖像多個牌照的車牌識別問題上。這是因為我國的實際情況與國外有所區(qū)別。不同的汽車類型有不同的規(guī)格、大小和顏色，所以車牌的顏色多，且字符位數(shù)不統(tǒng)一，對處理造成了一定的困難。一是當(dāng)時的車牌圖像比度較小、光照不均勻、車牌磨損褪色以及有類似車牌紋理特征的干擾時，有效定位率下降；其次在車牌字符分割時，光照不均、對比度較小、傾斜、污跡、字符粘連和斷裂等嚴(yán)重退化的車牌圖像的字符分割效果也不理想。車牌字符的識別作為最終對車牌圖像的理解，可以借鑒光學(xué)字符識別的寶貴經(jīng)驗，相對于車牌定位和字符分割來說反而比較容易實現(xiàn)。目前主要有以下幾種車牌識別技術(shù)：（1）IC卡識別技術(shù)　　IC卡是集微電子，集通信技術(shù)和計算機技術(shù)于一體的產(chǎn)品。這種技術(shù)整套裝置價格昂貴，硬件設(shè)備復(fù)雜，需要制定出全國統(tǒng)一的識別標(biāo)準(zhǔn)。（2）條形碼技術(shù)　　條形碼技術(shù)有識別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強、成本較低等優(yōu)點，目前廣泛應(yīng)用在商品銷售、圖書借閱管理、倉庫進出貨管理等領(lǐng)域。條形碼識別對于掃描器要求較高，同樣需在全國范圍有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。這種系統(tǒng)在無需專用發(fā)送車牌信息的車載發(fā)射設(shè)備（如，無線，微波，紅外等）情況下，對運動或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并能實時識別車牌?！　∩鲜龅那皟煞N技術(shù)對硬件設(shè)備（如讀卡器、線圈、感應(yīng)卡等）的依賴性較大，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)問題時，系統(tǒng)的可靠性將會受到嚴(yán)重的影響；第三種與其它兩種技術(shù)相比節(jié)省了設(shè)安置等大量資金，另外，由于采用了最先進的計算機應(yīng)用技術(shù)，所可以提高識別速度，較好解決實時性問題。這種特征就是牌照本身區(qū)別與圖像的其他部分的特征。之所以可以將車輛牌照區(qū)域從整個車輛圖像中定位分割出來,是因為牌照區(qū)域有區(qū)別于車輛其它部位的特征,包括紋理變化的特征以及顏色的特征等等,所有的牌照定位的依據(jù)都是基于這些特征來進行的。對于幾何尺寸為440*140的車輛牌照的格式，牌照上的文字由7個字符和一個分隔符橫向水平排列組成，字符高度為90mm,寬度為45mm，第二個和第三個字符之間有一個分隔符，字符與字符之間以及字符與分隔符之間的間距為12mm。1．環(huán)境干擾不同光照條件的光線對車牌圖像的亮度影響很大，尤其是在光照不均的情況下車牌區(qū)域可能會形成部分陰影，從而改變了車牌的某些特征，影響車牌定位。3．車牌污損、模糊和褪色等由于各種原因(如灰塵、泥濘等)造成車牌污損：因噪聲或運動等而使車牌模糊：因長期光照等原因而使車牌出現(xiàn)褪色，也會造成車牌定位困難。由于一般情況下圖像采集設(shè)備安裝在車道旁，在拍攝時，不是正對著汽車行進方向進行拍攝，因此拍攝到的車牌圖像會存在一定的角度傾斜和剪切變形。本文主要運用數(shù)字圖像處理技術(shù)對彩色車牌定位技術(shù)進行研究。第一章闡述了車牌定位技術(shù)的背景和研究意義，介紹了車牌定位技術(shù)的發(fā)展、現(xiàn)狀和應(yīng)用。第二章介紹了汽車牌照定位與識別系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和各個結(jié)構(gòu)的功能，最后分析了系統(tǒng)的運行環(huán)境。第四章對汽車牌照的定位分割進行了詳細的研究，分析了汽車牌照定位的各種方法，最后完成了對汽車牌照的定位。第二章 汽車牌照定位與識別系統(tǒng)本章首先對車牌自動識別系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)進行了一個粗略的說明，主要包括系統(tǒng)的硬件部分和軟件部分；然后比較詳細地介紹了車牌識別系統(tǒng)的軟件流程和系統(tǒng)的功能。（2）圖像處理部分：分為圖像采集、車牌定位、字符分割和字符識別四部分。汽車牌照自動識別系統(tǒng)的硬件組成如圖21 所示。視頻卡將攝像機采集的圖像逐幀或逐場轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像，實時采集由傳感器來完成?？傮w結(jié)構(gòu)如圖21所示?？傮w結(jié)構(gòu)如圖22所示。車牌搜索及定位車牌分割因此，將彩色圖像用加權(quán)平均值法轉(zhuǎn)換成灰度圖像。在定位過程中為了突出汽車牌照的邊緣，采用梯度值的改進算法實現(xiàn)圖像的梯度銳化；并利用中值濾波法去掉圖像噪聲和干擾因素，同時還實現(xiàn)了圖像的平滑。 車牌區(qū)域的定位分割：也被稱為車牌提取部分?！按侄ㄎ徊僮鳌苯鉀Q了尋找在整個圖像范圍內(nèi)尋找車牌區(qū)域的任務(wù)。 在軟件部分，應(yīng)解決以下幾個關(guān)鍵技術(shù)問題： 1．圖像預(yù)處理 對動態(tài)采集到的圖像進行濾波處理，以克服圖像干擾，改善識別效果。另外，就汽車牌照定位與識別系統(tǒng)的