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简介：本文档为《基于MATLAB的车牌识别研究毕业论文doc》，可适用于高等教育领域，主题内容包含基于MATLAB的车牌识别研究毕业论文车牌识别技术研究摘要:车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分的广泛。它以数字图像处理、模式识符等。
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资料评价：　　身为菜鸟的我选了基于模板匹配的车牌识别算法研、、、、　　求源代码、、、　　C++
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请遵守言论规则，不得违反国家法律法规回复(Ctrl+Enter)基于MATLAB车牌识别系统的设计
摘 要：本文以MATLAB仿真软件为基础，探索出车牌识别系统的设计，为智能交通管理，提供一种思路。关键词：MATLAB；车牌识别系统；智能交通。DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.1 系统总体方案设计（1）车牌识别的总体设计。一个完整的车牌识别系统要有收集图像、处理图像、储存结果等主要过程。因此，该系统总体上可分为硬件和软件两大模块。收集图像由系统的硬件模块完成，而软件模块则是对收集的原始图像进行分析和处理，最后输出识别结果并储存。可见，在车牌识别系统中，软件部分的准确性起到决定性作用。（2）车牌识别系统整体方案设计。1）系统的主要流程 车牌识别系统的主要流程是采集图片、图片预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、车牌显示等六环节。2）系统硬件设计 主硬件部分的作用是完成车辆牌照初始采集。硬件设备主要有主控机、摄像头、照明装备、传感器及工控机、探测器等。其中， 探测器主要是通过信号编码调制，来加强其自身的抗扰能力及准确度。探测器在探测到车辆之后，工控机会根据实际情况对系统进行提示，从而实现对车辆牌照的瞬间捕捉。3）系统软件设计 由于MATLAB具有方便、高效快捷，良好的扩充、移植、交互性能以及较好的开放性等特点，因此，本设计主要采用MATLAB来完成对软件部分的设计。2 车牌定位算法的设计在车牌识别系统中，关键的一步是实现车辆牌照的精确定位。车牌定位对字符的精确分割有一定的要求。同时，车牌识别系统的识别速率与准确性也有直接关系。车牌定位的基本步骤有图像预处理、车牌搜索、车牌定位。（1）车辆图像的预处理。系统硬件设备采集到的照片质量往往会受车辆行驶速度、光线强度气等因素的影响。因此，需要对原始图片进行预处理，以提高车牌的识别质量。图像通常采用图像灰度化、图像灰度拉伸、图像平滑等处理过程。1）图像灰度化。在进行图像处理时，为了提升应用系统的处理速度，需要把彩色图像转换成灰度图像，这个过程就是图像的灰度化。经处理后的灰色图像中没有任何色彩，只包含图片原有的亮度信息。灰度值大小可以反映出图像的亮度，并且与其成正比。图像灰度化的算法有好几种，限于篇幅，本设计使用加权平均值法对机动车图像进行处理，其算法略。2）图像的灰度拉伸。灰度拉伸目的是为了扩大图像所需的灰度区间，从而让输出的图像得到改良。为使车牌图像与其它部分图像之间的对比度增强，让两部分的亮度有明显差异，提升辨识度。基本原理是利用映射函数F（x），将输入图像中某点（x，y）的灰度f（x，y）映射成输出图像中的灰度g（x，y），即：。为使图像f（x，y）的灰度范围由[s1，s2]扩展到[t1，t2]，可采用下述线性变换来实现。3）图像的平滑处理。为了提高和实现车牌的准确定位，在图像处理初期就应有效去除或抑制图像中的噪点。消除图片噪点的方法，通常采用图像的平滑。图像平滑的方式有频域以及空域滤波。本文采用空域滤波来消除噪点。（2）车牌定位和分割。硬件设备采集到的图像是机动车整体的图片，对车牌识别系统而言只有车牌部分是有用的。定位和分割的作用是为了分辨出图像中车牌具体的位置，并将其分离出来进行字符的识别处理。所以，对图像初步处理后，还需对图像车牌定位和分割。1）车牌定位。车牌定位就是指对车辆图像进行处理，使得系统识别出车牌所在位置。车牌定位是根据车牌的颜色、亮度和车牌字符的边缘形成的纹理来定位的。定位的方式有多种，本文是采用边缘定位法，即利用彩色边缘或者灰度图像边缘和颜色一起来定位。其定位过程是用颜色去除一些明显不是车牌的部分，然后再用差分、图像腐蚀以及杂质消除等方法得到图像边缘，从而使得图像定位更加准确。2）车牌分割。现阶段已有的车牌分割的方法还是比较多的，本文主要采用彩色分割法。因为，彩色分割能对整个车辆图像的信息进行分析，并能统计出其所包含的彩色像素点，进而能够实现车辆牌照区域的分割功能。3 车牌字符处理虽对原始图片进行一系列的预处理及车牌的定位处理之后，可得到车辆牌照的准确定位，但此时仍无法得出车辆牌照的识别结果。这时可通过车牌字符的处理，来实现车牌识别功能。（1）字符分割。字符的分割就是从完整的车牌图像中把一个个组成车牌号的字符分割出来。切割方法有聚类分析、模板匹配、投影等几种，本设计主要采用投影法。其工作过程是先对图像进行二值化处理；然后再采用垂直投影的方法对其进行处理；最后依照投影图中波形的不同规律以及峰值等特点推断出车牌中字符的精确位置。（2）字符归一化。通常，采集到的车牌及其字符都不太符合标准要求，为了提高识别字符的速度，需要对采集到的车牌进行字符归一化处理，让采集到的车牌字符能够在同一标准模块里的特征一样。字符归一化的方法分为大小归一、化倾斜度校正两种，本设计采用大小归一法。大小归一法的原理为了使初始字符与标准模块里的字符大小相同，可在其横纵的方向上分别乘上一个比例因子来实现。大小归一实现的方法有2种：1）根据我们所需字符的标准大小来对车牌图案进行一定的比例的缩小或者放大；2）通过水平以及垂直方向上的投影对字符的大小进行归一化处理。（3）车牌字符识别。在完成对车牌字符的准确切分之后，需采用车牌的字符识别技术来完成车辆牌照的最终识别。字符识别的方法通常有三种：模板匹配法、人工神经网络算法和 BP神经网络。本文主要采用压缩模板匹配技术。模板匹配技术是先把已经分割并且经过二值化处理后的字符缩小，然后再将其和模块库内的模板进行快速匹配，系统会自动地将模板与字符进行对比，差异最小的就是所需的识别结果，最后对结果进行输出并进行记录。虽此种方法计算量大，但它简单、易操作，只要对车牌中的三种字符提前做出相应的分类处理，就可创造出多种不相同的压缩模板。這样，就可以通过降低整个模板的数量，来有效提升识别效率。4 结论本文以MATLAB软件为主要的开发系统，研究算法来完成车牌识别系统的设计。此设计具有一定的快速性、便利性，为智能交通管理提供一种方式。参考文献：[1]黄英伟.车牌识别系统字符识别算法研究[D].湖北工业大学，2012.[2]凌佳宁.车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现[D].电子科技大学，2012.作者简介：王洽锋（1981-），男，河南鹿邑人，主要从事汽车电子技术研究。endprint
山东工业技术
2017年17期
山东工业技术的其它文章基于MATLAB的车牌识别系统设计-可编程逻辑-与非网
在图像处理领域，技术取得了飞速发展，并在国民经济的各个领域得到广泛应用。尤其在智能交通管理中汽车技术方面具有重要的理论意义和实用价值。汽车牌照识别技术主要任务是实现对汽车监控视频所取得的图像进行分析、处理，自动定位和识别汽车牌号，并进行相关智能化数据管理。所以该技术在交通流量控制指标测量，车辆定位，高速公路超速自动化监管、公路收费站，停车场收费管理等领域均发挥极大的作用。本文给出了汽车牌照识别系统的设计结构与主要完成功能。由于MATLAB语法结构简单，具有高质量的图形可视化效果和强大的界面设计能力，因而在数字图像处理中有着其他语言所无法比拟的优势，已成为近几年来国内外处理图像使用最为广泛的优秀科技软件之一。因此本文采用MATLAB作为开发平台设计汽车牌照识别系统不仅可视性好，而且使用方便，易于操作。
1汽车牌照识别系统总体设计与主要功能模块设计
基于MATLAB汽车牌照识别系统，主要实现了数字图像处理技术在汽车牌照识别中的应用研究。整个系统总体设计西路采用树状结构。系统主要功能是对汽车牌照图像进行各种图像处理分析识别汽车车牌号。用户可通过对汽车牌照数字图像识别系统主窗口&文件&导入所需要处理的汽车牌照数字图像，并对其进行图像预处理，图像增强，，字符分割到字符识别等一系列操作，得到所需要的信息。该系统的总体流程图如图1所示，系统的主窗体是所有系统模块互动的中心，主窗体设计如图2所示。
图1系统流程图
图2系统主窗体
2沥青混合料数字图像处理系统主要模块的主要功能
2.1图像预处理模块
由于汽车长期置于户外环境中，使降低了车牌的清洁度，另外还有自然光照的条件、照相机与汽车牌照之间的矩离以及角度等因素的影响，汽车牌照图像就会出现不清楚、倾斜和破损等严重缺陷。所以在对图像进行处理之前，对图像进行预处理是非常有必要的，可尽量减少噪声对图像处理的干扰，改善图像质量，提高汽车牌照的检测精确度。在本系统中主要采用图像灰度化、图像去处背景、图像平滑处理技术进行图像预处理，如图3所示。
图3图像预处理效果对比图
2.2车牌定位与分割模块
图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。分割的最终结果是图像被分解成一些具有某种特征的最小成分，相对于整幅图像来说这种图像更容易被快速处理。
由于本系统采集到的汽车牌照数字图像为整车图像，但是图像处理的目标是车牌部分，所以对图像进行车牌定位和分割则是非常必要的。该系统车牌定位和分割主要采用了边缘检测和数学形态学方法得到汽车牌照在图像中的区域。为了避免车标、车身装饰物等与汽车牌照形状相近对车牌的提取产生影响，即对汽车牌照进行标记。由于图像采集中汽车可能会发生倾斜，则应对提取出的汽车牌照进行峰谷分析，对汽车牌照进行角度旋转。
同时可通过峰谷分析中车牌的水平、垂直投影确定车牌字符高度的范围，为之后的字符提取打好基础。如图4所示。
图4车牌提取
2.3字符分割与识别模块
字符提取主要通过对旋转后的车牌进行水平投影和垂直投影分析，计算出汽车牌照字符的高度、宽度、字符顶行、字符尾行以及字符的中心位置来进行实现。由于汽车车牌字符间的间隔较大，较少出现字符粘连现象，所以本文采用查找连续有文字区域的方法实现字符分割。通过字符分割，得到单个字符，其中包三大类汉字、字母和数字。由于分割得到的单个字符大小不一，所以需要对单个字符进行归一化处理，防止因为牌照倾斜导致的单个字符在位置和大小上的误差。目前字符识别主要有两种识别方法：模板匹配法和神经网络法。本文主要是运用模板匹配法对分割出来的字符进行识别。字符提取、分割和识别的效果如图5所示。
图5字符分割与识别
本文主要以数字图像处理技术在汽车牌照识别中的应用为基础，基于MATLAB平台开发了汽车牌照识别系统。并给出了汽车牌照识别系统的总体设计思路和系统各个主要功能模块的主要作用。整个系统实现了以数字图像处理技术来提取汽车车牌字符，形成了完整的一套数字图像处理方法。系统设计界面可视性好、操作简单、方便、数据存储安全，具有一定的实用价值。
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基于模板匹配的车牌识别及matlab实现
近年来随着社会经济的高速发展、汽车数量急剧增加，对交通管理的要求也日益提高，而相应的人工管理方式以不能满足实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理的效率。运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，通过智能的车牌定位及识别技术将对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。
车牌定位与字符识别技术是基于计算机图像处理、模式识别等技术为基础，通过对原图像的处理，以及边缘检测技术实现对车牌的定位，然后对车牌图像处理、归一化处理、分割以及保存，最后进行分割图像与模板库的模板进行匹配，最后输出匹配结果。车牌的智能定位以及识别是一个完整的系统，考虑到其应用的普遍性以及广泛性，就要求我们在设计过程中考虑到以下几方面：
（1）准确性:尽可能的避开其他外界造成的干扰，准确的识别车牌信息。
（2）实时性:考虑到车载行驶的过程中速度不一，对触发超速摄像的抓拍应当及时的对其进行识别并且储存，才能有效的提高工作效率。
（3）优化性：采用竟可能低的硬件要求，对其快速的做出的计算与识别。
本文采用的是选取不同的边缘算子检测，通过实验分析不同算子的效果，最终选取了canny算子进行车牌的边缘检测，更好的对其进行检测与识别，然后通过二值化等处
理进行分割，最终与模板库模板进行对比，达到车牌识别的目的。
2 车牌识别系统分析
2.1 车牌识别的目的
车牌识别(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛，车牌识别技术通过对信息量较大的对象采集，然后经过一系列的处理提取了相对较小的信息量且有价值的一部分信息，仅仅提取识别车“身份”的车牌信息。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
2.2 车牌识别现状分析
模式识别[1]是一门以应用为基础的学科，目的是将对象进行分类，这些对象与应用领域有关，他们可以是图像，信号波形或者是任何可测量且需要分类的对像，在机器视觉中，模式识别是非常重要的，机器视觉系统通过照相机捕捉图像，然后通过分析生成图像的描述信息。车牌识别技术是计算机模式识别技术在智能交通领域的典型应用，是一个以特写目标为对象的专用计算机视觉系统[2]。简单地说，它使计算机能像人一样认识汽车牌照(包括车牌的汉字、字母、数字)。
车辆牌照识别技术推出以来，人们就对其进行了广泛的研究。从20世纪90年代初，国外就已经开始了对汽车牌照自动识别[3]的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。国外己有不少相关的文章发表，有的己经非常成熟，投入实际使用。
我国车牌自动识别的研究起步较晚，大约发生在八十年代末。1988年戴营等利用常见的图像处理技术方法提出汉字识别的分类是在提取汉字特征的基础上进行的。根据汉字的投影直方图（ProjectionHIStogram），选取浮动阂值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分类，完成汉字省名的自动识别。
目前我国市场上有二十几家企业从事车牌识别产品的开发和生产，其中比较成熟的有香港的ASiavisionTeChnologyLtd公司（亚洲视觉科技有限公司）、北京汉王、沈阳聚德、川大智胜、上海高德威、清华紫光、杭州友通、深圳科安信、利普视觉中智交通电子系统有限公司等企业。
2.3 车牌识别的意义
结合我国的国情，由于我国地域广阔，车辆道路复杂，安装相应的检测设备或者人员配备投资巨大，且造成人力物力的浪费，因此我们急需对现有的检测设备优化，而车牌识别技术恰好能满足这一需求，通过车牌识别我们可以解决被纳入“黑名单”的通缉车辆，可以统计一定时间范围内进出各省的车辆，还能有效的对该车辆进行定位，对公安机关等相关部门有着很重要的作用，具体归结应用方式如下：
（1）监测报警
对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，我们只需要把其牌照的信息输入系统，那么该车辆在通过装有全国联网系统的路口或者收费站等卡口时，信息采集设备将会对其进行采集并且与数据库对比，实现其定位。这种方式可以通过程序实现24小时工作，而且此过程保密性好，不会提醒黑名单车辆的死机。
（2）车辆出入自动登记及放行
在需要管制的小区或者办公场所门口装设车牌识别系统，那么汽车进出此场所时间，车牌牌照等信息将会被存储在相应的数据库中，通过修改相应的数据库，添加车牌信息，我们还能让自动门禁对相应的车辆进行自动放行，如遇到非数据库中的车辆则由保安进行相应的咨询，或批准后人为放行。这不仅提高物业管理的效益，同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。
（3）违法违章管理
车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路、容易肇事路段。还可以在红绿灯路口加上红外检测实现违规检测，对出现闯红灯的现象或者违规转弯的现象进行相应的数据采集。将其传送至相关部门，从而对其下发处罚通知书，实现对其处罚。
（4）交通流控制指标参量的测量
为达到交通流控制的目标，一些交通流指标的测量相当重要。车牌识别系统能够测量和统计很多交通流指标参数例如车流量，车流高峰时间段，平均车速，车辆密度等。这也为交通诱导系统提供必要的交通流信息。从而能够有效的采取措施预防堵车，排队，事故等交通异常现象。
（5）移动电子警察系统
随着我国公路基础建设的快速发展，公路的质量、里程都有了很大程度上的提高，但也出现了不交养路费等情况，给国家造成了巨大的经济损失。且丢失车辆稽查、车辆
是否合法、拦车路检等情况都需要公安人员对其进行相应的检查，由于人工判断工作效率很低且容易让正常车主及乘客造成误解，现在有了车牌自动识别技术之后将大大提高办公效率以及检查的准确性，很大程度上解决了以上的问题。
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