【正文】 Maple 為“引擎”開(kāi)發(fā)了 Symbolic Math Toolbox 。（ 2）開(kāi)發(fā)了與外部進(jìn)行直接數(shù)據(jù)交換的組件，打通了 MATLAB 進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 分析、處理和硬件開(kāi)發(fā)的道路。這是一個(gè)交互式操作的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真、分析集成環(huán)境。Mathcad 因其提供計(jì)算、圖形、文字處理的統(tǒng)一環(huán)境而深受中學(xué)生歡迎。在時(shí)間進(jìn)入 20 世紀(jì)九十年代的時(shí)候， MATLAB 已經(jīng)成為國(guó)際控制界公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算軟件。自從第 1版發(fā)行以來(lái)，已有眾多的科技工作者加入到 MATLAB的開(kāi)發(fā)隊(duì)伍中，并為形成今天約 MATLAB 系統(tǒng)做出了巨大的貢獻(xiàn)。典型的應(yīng)用包括數(shù)值計(jì)算、算法預(yù)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證，以及一些特殊的短陣計(jì)算應(yīng)用，如自動(dòng)控制 理論、統(tǒng)計(jì)、數(shù)字信號(hào)處理 (時(shí)間序列分拆 )等。在美國(guó)的一些大學(xué)里， MATLAB 正在成為對(duì)數(shù)值線性代數(shù)以及其他一些高等應(yīng)用數(shù)學(xué)課程進(jìn)行輔助教學(xué)的有益工具。 MATLAB 提供了一個(gè)人機(jī)交互的數(shù)學(xué)系統(tǒng)環(huán)境，該系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是矩陣，在生成矩陳對(duì)象時(shí)，不要求作明確的維數(shù)說(shuō)明。新的版本集中了日常數(shù)學(xué)處理中的各種功能，包括高效的數(shù)值計(jì)算、矩陣運(yùn)算、信號(hào)處理和圖形生成等功能。 MATLAB 是英文 MATrix LABoratory(短陣實(shí)驗(yàn)室 )的縮寫(xiě)。 設(shè)計(jì)原理 汽車牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。 主要應(yīng)用領(lǐng)域 車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用范圍，主要應(yīng)用于： (1)高速公路收費(fèi)、監(jiān)控管理； (2)小區(qū)、停車場(chǎng)管理； (3)城市道路監(jiān)控、違章管理； (4)車牌登錄、驗(yàn)證； (5)車流統(tǒng)計(jì)、安全管理等。從目前一些產(chǎn)品的性能來(lái)看，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別速度都有待提高。此外日本、德國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家都有適合自己本國(guó)車牌的識(shí)別系統(tǒng)。 目前，以色列的 Hi 一 Teeh 公司研制的多種 seeCarSystem，適用于幾個(gè)不同國(guó)家的車牌識(shí)別。 EunRyung 等利用圖像中的顏色分量，對(duì)車輛牌照進(jìn)行定位識(shí)別，其中提到了三種 方法 :①以 Hough 變換為基礎(chǔ)的邊緣檢測(cè)定位識(shí)別；②以灰度值變換為基礎(chǔ)的識(shí)別算法；③以 HLS 彩色模式為基礎(chǔ)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別率分別為%、 85%、 %。同時(shí)代，還誕生了面向被盜車輛的第一個(gè)實(shí)時(shí)自動(dòng)車牌監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。 國(guó)外在這方面的研究工作開(kāi)展較早。在車牌識(shí)別系統(tǒng)研究中，許多的新技術(shù)和新方法被不斷地提出并應(yīng)用，例如圖像處理技術(shù)、模糊數(shù)學(xué)理論、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法等等，也有人將一些傳統(tǒng)方式和高新技術(shù)相結(jié)合來(lái)進(jìn)行應(yīng)用，但到目前為止，由于各種客觀的不利環(huán)境因素存在，還沒(méi)有一種解決辦法可以作為最有效的 銀彈，來(lái)解決應(yīng)用中的所有技術(shù)難題，它們?cè)谙到y(tǒng)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性方面雖都有其自己的解決辦法和設(shè)計(jì)方案，但健壯性和魯棒性均達(dá)不到理想要求。車牌第 33 頁(yè) 共 48 頁(yè) 3 識(shí)別技術(shù)的研究早在 20世紀(jì) 90年代就已 經(jīng)開(kāi)始了。 圖像分析的內(nèi)容分為特征提取、圖像分割、符號(hào)描述、和圖像的檢測(cè)與匹配。它們一般對(duì)應(yīng)圖像中待定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。直方圖修正、灰度變換、強(qiáng)化圖像輪廓等都是常用的手段。 圖像增強(qiáng)的主要目標(biāo)是改善圖像的質(zhì)量。本課題圖像處理分為以下幾方面： 其目的是將模擬形式的圖像通過(guò)數(shù)字化設(shè)備變?yōu)閿?shù)字計(jì)算機(jī)可用的離散的圖像數(shù)據(jù)。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(jué)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)。智能交通系統(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。因?yàn)檐嚺铺?hào)的重要地位，我們第一個(gè)想到就是設(shè)法利用車牌號(hào)來(lái)對(duì)車輛進(jìn)行管理，所以車牌提取應(yīng)運(yùn)而生，用來(lái)提高汽車的安全管理水平及管理效率。車牌識(shí)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(shí)別等五大核心部分。1 (此文檔為 word 格式，下載后您可任意編輯修改！ ) 基于 MATLAB軟件的車牌識(shí)別 作 者： 林維泉 學(xué) 號(hào)： 02101237 作 者： 孔方方 學(xué) 號(hào)： 02101273 學(xué)院 (系 )： 電子工程學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 題 目： 基于 matlab 的車牌識(shí)別 指導(dǎo)教師： 李潔 職稱： 教授 2021 年 5 月 摘 要 隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展及人們生活水平的提高，機(jī)動(dòng)車輛的數(shù)量越來(lái)越多，給交通管理帶來(lái)了很大的壓力，所以，我們必須找到一種方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。因?yàn)檐嚺铺?hào)的重要地位，我們第一個(gè)想到就是設(shè)法利用車牌號(hào)來(lái)對(duì)車輛進(jìn)行管理，所以車牌提取應(yīng)運(yùn)而生，用來(lái)提高汽車的安全管理水平及管理效率。 關(guān)鍵詞： MATLAB、圖像預(yù)處理、車牌識(shí)別與分割 第 2 頁(yè) 共 48 頁(yè) 目 錄 1. 緒論 ................................................................. 1 本課題的研究背景 ................................................ 1 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r .................................................. 3 主要應(yīng)用領(lǐng)域 .................................................... 5 設(shè)計(jì)原理 ........................................................ 6 2. MATLAB 簡(jiǎn)介 .......................................................... 7 MATLAB 發(fā)展歷史 ................................................. 7 3．各模塊的實(shí)現(xiàn) ........................................................ 11 設(shè)計(jì)方案 ....................................................... 11 圖像預(yù)處理 ..................................................... 11 圖像灰度化 ............................................... 11 圖像的邊緣檢測(cè) ........................................... 12 第 3 頁(yè) 共 48 頁(yè) 3 車牌定位和分割 ................................................. 14 車牌的定位 ............................................... 15 車牌的分割 ............................................... 16 對(duì)定位后的彩色車牌的進(jìn)一步處理 ........................... 17 字符的分割和歸一化處理 ......................................... 17 字符的分割 ............................................... 18 字符的歸一化處理 ......................................... 19 字符的識(shí)別 ..................................................... 19 4．實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析 ...................................................... 22 5．實(shí)驗(yàn)總結(jié) ............................................................ 24 致謝 ................................................................... 25 參考文獻(xiàn) ............................................................... 26 程序附錄 ............................................................... 27 第一章 緒論 本課題的研究背景 隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展及人們生活水平的提高，機(jī)動(dòng)車輛的數(shù)量越來(lái)越多，給交通管理帶來(lái)了很大的壓力，所以，我們必須找到一種方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn) 題。 此外，智能交通系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱 ITS（ Intelligent Traffic System） 已成為現(xiàn)代社會(huì)道路交通發(fā)展趨勢(shì)。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(dòng)控制技術(shù)等第 32 頁(yè) 共 48 頁(yè) 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(shí)的交通管理系統(tǒng)。 車牌號(hào)識(shí)別系統(tǒng)是基于圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)進(jìn)行研究的。 為了達(dá)到某種目的而對(duì)圖像使用一種數(shù)學(xué)技巧 ,經(jīng)過(guò)變換后的圖像更為方便、容易地處理和操作。采用某些處理技術(shù)來(lái)突出圖像中的某些信息 ,削弱或消除某些無(wú)關(guān)信息 ,從而有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特征，讓觀察者能看到更加直接、清晰的分析和處 理圖像。 在圖像研究和應(yīng)用中 ,人們往往僅對(duì)圖像的某些部分感興趣。圖像分割就是把圖像中需要的那一個(gè)部分分割出來(lái)。 國(guó)內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r 在現(xiàn)代化交通系統(tǒng)中，如何快速準(zhǔn)確地提取目標(biāo)車輛的車牌信息一直是一個(gè)技術(shù)性難題，它一直制約著交通系統(tǒng)現(xiàn)代化、自動(dòng)化、智能化的發(fā)展腳步。技術(shù)的核心是通過(guò)對(duì)拍到的車牌圖像進(jìn)行分析，在非人工千預(yù)的情況下自動(dòng)獲取車牌信息，從而確定車輛牌號(hào)。因此 LPR 系統(tǒng)雖然經(jīng)歷了 20多年的發(fā)展，依然是一個(gè)能夠被解決但一直沒(méi)有被妥善解決的問(wèn)題。早在上世紀(jì) 70年代，英國(guó)就在實(shí)驗(yàn)室中完成了 實(shí)時(shí)車牌檢測(cè)系統(tǒng)，的廣域檢測(cè)和開(kāi)發(fā)。直至今日，國(guó)外對(duì)車牌檢測(cè)的研究已經(jīng)取得了一些令人矚目的成就，如 YuniaoCul 提出了一種車牌識(shí)別系統(tǒng)，在車牌定位以后，利用馬爾科夫場(chǎng)對(duì)車牌特征進(jìn)行提取和二值化，對(duì)樣本的識(shí)別達(dá)到了較高的識(shí)別率。日本對(duì)車牌圖像的獲取也做了大量的研究，并為系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)化做了大量工作。新加坡的 vLPRs 只適合于新加坡的車牌。我國(guó)做得較好的產(chǎn)品是中科院自動(dòng)化研究所的 漢王眼 ，另外，亞洲視覺(jué)科技有限公 司、深圳市吉通電子有限公司以及上海交通大學(xué)、清華大學(xué)等高校都做過(guò)類似的研究。因此，研究高速、準(zhǔn)確的定位與識(shí)別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)，圖像處理技術(shù)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)性能的提高都會(huì)促進(jìn)車牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的性能。車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)第 32 頁(yè) 共 48 頁(yè) 應(yīng) 用于這些系統(tǒng)，可以解決通緝車輛的自動(dòng)稽查問(wèn)題，可以解決車流高峰期因出入口車流瓶頸造成的路橋卡口、停車場(chǎng)交通堵塞問(wèn)題，可以解決因工作人員作弊造成的路橋卡口、高速公路、停車場(chǎng)應(yīng)收款流失的問(wèn)題，還可以以最簡(jiǎn)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(jì)自動(dòng)化，模糊查詢的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)圖像的采集和處理，完成車牌自動(dòng)識(shí)別功能，能從一幅圖像中自動(dòng)提取車牌圖像，自動(dòng)分割字符，進(jìn)而對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別 . 第二章 MATLAB 簡(jiǎn)介 MATLAB 發(fā)展歷史簡(jiǎn)介 MATLAB 軟件是由美國(guó) Mathworks 公司推出的用于數(shù)值計(jì)算和圖形處理的科學(xué)計(jì)算系統(tǒng)環(huán)境。它的第 1版 (DoS 版本 )發(fā)行于 1984 年，經(jīng)過(guò) 10 余年的不斷改進(jìn)，現(xiàn)今已推出它的WindoM 98NT 版本 ( 版 )。在 MATLAB 環(huán)境下，用戶可以集成地進(jìn)行程序設(shè)計(jì)、數(shù)值計(jì) 算、圖形繪制、輸入輸出、文件管理等各項(xiàng)操作。與利用 c 語(yǔ)言或 FoRTRAN第 33 頁(yè) 共 48 頁(yè) 5 語(yǔ)言作數(shù)值計(jì)算的程序設(shè)計(jì)相比，利用 MATLAB 可以節(jié)省大量的編程時(shí)間。在工程技術(shù)界， MATLAB 也被用來(lái)解決一些實(shí)際課題和數(shù)學(xué)模型問(wèn)題。 MATLAB 系統(tǒng)最初是由 CIeve Moler 用 FORTRAN 語(yǔ)盲設(shè)計(jì)的，有關(guān)短陣的算法來(lái)自 LINPACK 和 EIsPACK 課題的研究成果；現(xiàn)在的 MATLAB 程序是 MathWorks公司用 C 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的，第一版由 steve Bangert 主持開(kāi)發(fā)編譯解釋程序， Steve Kleiman 完成圖形功能的設(shè)計(jì)， John Little 和 Cleve Moler 主持開(kāi)發(fā)了各類數(shù)學(xué)分分析的子模塊，撰寫(xiě)用戶指南和大部分的 M文件。 MATLAB 以商品形式出現(xiàn)后，僅短短幾年，就以其良好的開(kāi)放性和運(yùn)行的可靠性，使原先控制領(lǐng)域里的封閉式軟件包（如英國(guó)的 UMIST，瑞典的 LUND 和 SIM