基于matlab图像处理的车牌识别研究
(完整版)基于matlab的车牌识别(含子程序)
基于matlab的车牌识别系统一、对车辆图像进行预处理1.载入车牌图像：function [d]=main(jpg)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'});if(filename == 0), return, endglobal FILENAME %定义全局变量FILENAME = [pathname filename];I=imread(FILENAME);figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像');结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个seI4=imclose(I3,se);% 图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('平滑图像');结果如下所示：6. 删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小的对象');结果如下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %则Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%x方向车牌区域确定%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域如下所示：三、字符分割及处理1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能化交通系统的不断发展，车牌识别技术在现代交通管理中发挥着越来越重要的作用。
基于MATLAB的车牌识别系统研究，能够为智能交通系统提供准确、高效的车牌信息处理手段。
本文旨在介绍基于MATLAB的车牌识别系统的基本原理、方法以及实际应用。
二、车牌识别系统基本原理车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个基本环节。
基于MATLAB的车牌识别系统采用数字图像处理技术，对采集到的车牌图像进行处理，以实现车牌的准确识别。
1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度，以便于后续的车牌定位和字符分割。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如滤波、二值化、边缘检测等，可以有效地实现图像预处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键环节，主要采用颜色分割、形态学方法、投影分析等方法。
在MATLAB中，可以通过颜色空间转换、阈值分割等手段，提取出车牌区域，为后续的字符分割和识别提供基础。
3. 字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符进行分离的过程。
在MATLAB中，可以采用投影法、连通域法等方法进行字符分割。
首先对车牌区域进行垂直投影，根据投影峰值的分布情况，确定每个字符的位置，然后进行水平投影，进一步确定每个字符的宽度，从而实现字符的精确分割。
4. 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，主要是对分割后的字符进行识别。
在MATLAB中，可以采用模板匹配、神经网络等方法进行字符识别。
模板匹配法是通过将待识别的字符与标准字符模板进行比对，找出最相似的字符作为识别结果。
神经网络法则是通过训练大量的样本数据，建立字符识别的模型，从而实现高精度的字符识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB作为一种强大的数学计算软件，在车牌识别系统中发挥着重要作用。
首先，MATLAB提供了丰富的图像处理函数和算法库，可以方便地实现图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程。
基于matlab图像处理的车牌识别系统_毕业设计论文
基于matlab图像处理的车牌识别系统目录摘要 (1)第一章绪论 (3)1.1研究背景及意义 (3)1.2车牌系统简介 (4)1.2.1国内外现状 (5)1.2.2车牌识别难点 (6)1.3 MATLAB的简介 (7)1.3 MATLAB语言特点 (8)第二章图像预处理 (8)2.1 图像采集 (8)2.2 图像预处理 (9)2.2.1 图像灰度化 (9)2.2.2 图像增强 (11)第三章车牌定位与分割 (12)3.1 车牌定位 (13)3.2 车牌分割 (17)3.3 车牌进一步处理 (17)第四章字符分割和归一化 (18)4.1 字符分割 (19)4.2 字符归一化 (19)4.3 字符识别 (20)第五章汽车号牌识别系统实现与分析 (22)5.1 系统实现 (22)5.2 系统分析 (25)总结 (28)参考文献 (29)致谢 (30)摘要随着二十一世纪到来，经济快速发展和人们生活水平显著提高，汽车逐渐成为家庭的主要交通工具。
汽车的产量快速增多，车辆流动也变得越来越频繁，因此给交通带来了严重问题，如交通堵塞、交通事故等，智能交通系统(Intelligent Transportation System)的产生就是为了从根本上解决交通问题。
在智能交通系统中车牌识别技术占有重要位置，车牌识别技术的推广普及必将对加强道路管理、城市交通事故、违章停车、处理车辆被盗案件、保障社会稳定等方面产生重大而深远的影响。
该设计主要研究基于MATLAB软件的汽车号牌设别系统设计，系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五大核心部分。
系统的图像预处理模块是将图像经过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化等操作，转换成便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘、形状等特征，再结合Roberts 算子边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符的分割采用的方法是将二值化后的车牌部分进行寻找连续有文字的块，若长度大于设定的阈值则切割，从而完成字符的分割；字符识别运用模板匹配算法完成。
(完整版),基于MATLAB的图像处理的课程设计(车牌识别系统)汇编,推荐文档
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度和分辨率。我们发现车辆牌照图象的灰度取值范围大多局限在 r=(50,200)间， 而且总体上灰度偏低，图象较暗
图6 灰度增强后的图像
（2）平滑处理 对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因
此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法，也可以直接在 空域中用求邻域平均值的方法来削弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。 例如，某一象素点的邻域S 有两种表示方法：8邻域和4邻域分别对应的邻域平
三， 心得体会 1、在这次课程设计过程中，感触很深，由于对MATLAB图像处理的函数不 熟悉，导致自己走了很多的弯路，比如在设计图像左转90度和右转90度时，由 于开始并不知道imrotate函数，只知道上下翻转flipud和左右翻转fliplr函数， 想着要怎么用这两个函数来实现左转和右转呢，如果当当只用矩阵转置的话， 并不能达到要求，后来想可以结合flipud和fliplr函数来实现，下面程序是实 现左转90度： axes(handles.axes2);
（二）现状目前，国内的 ITS 产业仍然处于起步阶段，在产业链中，电子地图 商、导航终端商、嵌入式操作系统均已经具备产业规模，而所欠缺的环节则是 对实时交通信息的采集和处理系统。车牌识别系统是城市智能交通管理系统的 一个重要组成部分，广泛用于是针对公路行驶的机动车辆进行实时监控的智能 化交通系统，电子收费，交通违规管理，安全停车管理等重要领域。
基于matlab的车牌识别的研究与实现
目录摘要………………………………………………………………………ABSTRACT…………………………………………………………………1 车牌号码识别的概述………………………………………………1.1 国内外研究动态………………………………………………1.2 车牌号码识别系统的特点和设计的基本原则………………2 运行环境和开发工具的选择…………………………………………3 实现车牌号码识别的重难点及其解决方法……………………3.1 车牌定位……………………………………………………3.2 字符分割……………………………………………………3.3 字符识别……………………………………………………3.4 识别结果显示输出…………………………………………4 车牌号码识别系统的具体设计及实现…………………………5 结论与展望…………………………………………………………5.1 结论……………………………………………………………5.1.1 主要完成的工作…………………………………………5.1.2 系统运行的结果…………………………………………5.1.3 存在的缺陷………………………………………………5.2 展望…………………………………………………………参考文献………………………………………………………………致谢……………………………………………………………………附录（源代码）…………………………………………………………摘要随着社会的迅猛发展，人们的生活水平越来越高，各种私家车也越来越多，而车牌号码，作为机动车辆唯一的管理标志符号，在交通管理中具有不可替代的作用。
所以高效，快速，实时地进行车辆牌照辨认对于构建和谐文明的交通氛围是至关重要的。
随着智能交通系统的的慢慢普及，车牌识别系统的实时性和准确性受到了人们的广泛关注。
车牌识别是数字图像处理的范畴，它主要包括图像的预处理，车牌定位，车牌号码分割，车牌号码识别和结果显示输出。
基于Matlab的车牌识别(完整版)
基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。
本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。
一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
二、设计步骤总体步骤为：基本的步骤：a.车牌定位，定位图片中的车牌位置；b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。
车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
(1）车牌定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分割出来。
车牌识别matlab实验报告
车牌识别matlab实验报告标题：基于Matlab的车牌识别实验报告摘要：车牌识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。
实验采用了图像处理和模式识别的技术，通过对车牌图像的预处理、字符分割和字符识别等步骤，成功地实现了对车牌的自动识别。
实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好。
一、引言随着交通问题的日益突出，车牌识别技术在交通管理、安防等领域得到广泛应用。
车牌识别系统的核心是对车牌图像进行处理和分析，从中提取出车牌的信息。
本实验旨在利用Matlab平台，实现一个简单的车牌识别系统，并对其性能进行评估。
二、实验方法1. 数据收集：收集包含不同角度、光照条件和车牌类型的车牌图像，并建立一个图像库。
2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化等操作，以减小光照和噪声对后续处理的影响。
3. 车牌定位：利用边缘检测和形态学处理等方法，对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。
4. 字符分割：对提取到的车牌区域进行字符分割，将车牌中的字符单独切割出来，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：利用模式识别算法，对字符进行识别。
本实验采用了支持向量机（SVM）算法进行训练和分类。
6. 性能评估：对实验结果进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。
三、实验结果与讨论经过实验测试，我们的车牌识别系统在不同场景下表现出良好的性能。
在收集的测试集上，系统的准确率达到了90%，召回率为85%。
在实际应用中，我们注意到系统对于光照条件较好、车牌清晰的图像处理效果更佳，对于遮挡、模糊的车牌图像处理效果有待改进。
四、结论本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。
通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，我们成功地实现了对车牌的自动识别。
实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好，并能够较为准确地提取出车牌中的字符信息。
基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统
基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统仇成群（盐城师范学院，江苏盐城224002）汽车牌照识别系统是建设智能交通系统不可或缺的部分。
基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统是通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，从而达到更高的智能化管理程度。
车牌识别系统整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB 软件编程来实现每一个部分处理工程，最后识别出汽车牌照［1-4］。
１MATLAB 及其图像处理工具概述MATLAB 是MATrix LABoratory （矩阵实验室）的缩写，是Math Works 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。
MATLAB 的图像处理工具箱，功能十分强大，支持的图像文件格式丰富，如*.BMP 、*.JPG 、*.JPEG 、*.GIF 、*.TIF 、*.TIFF 、*.PNG 、*.PCX 、*.XWD 、*.HDF 、*.ICO 、*.CUR 等。
MATLAB 7.1提供了20多类图像处理函数，几乎涵盖了图像处理的所有技术方法，是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。
这些函数按其功能可分为：图像显示、图像文件I/O 、图像算术运算、几何变换、图像登记、像素值与统计、图像分析、图像增强、线性滤波、线性二元滤波设计、图像去模糊、图像变换、邻域与块处理、灰度与二值图像的形态学运算、基于边缘的处理、色彩映射表操作、色彩空间变换、图像类型与类型转换。
MATLAB 还着重在图形用户界面（GUI ）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
本文将给出MATLAB 的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。
2基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统2.1系统组成基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统主要包括车牌定位、字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着科技的发展，车牌识别系统在交通管理、安全监控、车辆定位等领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一种强大的编程语言和数据处理工具，被广泛应用于图像处理和机器视觉等领域。
本文旨在研究基于MATLAB的车牌识别系统，包括系统的基本原理、实现方法、实验结果和结论。
二、车牌识别系统的基本原理车牌识别系统是一种基于图像处理和机器视觉技术的自动识别系统。
其主要原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个部分。
在MATLAB中，这些过程通过数字图像处理算法、计算机视觉算法以及机器学习算法实现。
（一）图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是消除图像中的噪声和干扰信息，提高图像的清晰度和对比度，以便后续的图像处理和分析。
常用的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。
（二）车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤，其主要目的是从图像中准确地检测出车牌的位置。
常用的车牌定位方法包括基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于模板匹配的方法等。
在MATLAB中，可以通过边缘检测、Hough变换等方法实现车牌的定位。
（三）字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符分割出来的过程。
常用的字符分割方法包括投影法、连通域法等。
在MATLAB中，可以通过图像形态学操作、阈值分割等方法实现字符的分割。
（四）字符识别字符识别是将分割后的字符进行分类和识别的过程。
常用的字符识别方法包括模板匹配法、神经网络法等。
在MATLAB中，可以通过训练分类器、使用机器学习算法等方法实现字符的识别。
三、车牌识别系统的实现方法在MATLAB中，我们可以通过编写程序实现车牌识别系统的各个步骤。
具体实现方法如下：（一）图像预处理首先，对输入的图像进行灰度化和二值化处理，消除噪声和干扰信息。
然后，通过滤波等操作提高图像的清晰度和对比度。
（二）车牌定位通过边缘检测和Hough变换等方法检测出车牌的轮廓，并确定车牌的位置。
基于MATLAB的车牌识别系统研究
毕业论文基于MATLAB的车牌识别系统研究姓名：学院：专业：班级：指导教师：2016 年6 月1日天津工业大学毕业论文任务书题目基于MATLAB的车牌识别系统研究学生姓名学院名称电子与信息工程学院专业班级课题类型教师科研课题课题意义近几年，车牌识别系统作为智能交通的一个重要方向越来越受到重视。
车牌识别系统可以应用于停车场管理系统、智能交通管理系统、小区车辆管理系统等各个领域，对交通管理及治安管理有着十分重要的作用。
虽然目前已有一些车牌识别系统相关产品出现，但是对其算法的研究发展从没有停止。
研究车牌识别系统的现有技术，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌号识别系统。
该设计方案仅进行MATLAB软件的开发，图像采用能够清楚显示的汽车图片，软件包括车牌定位、车牌字符分割及车牌字符识别三个模块。
任务与进度要求利用MATLAB，对车牌识别系统进行研究。
2016.3.1-2016.3.31 查阅相关文献资料，翻译外文文献；2016.4.1-2016.4.30进行理论知识分析，编写软件，系统调试；2016.5.1-2016.5.31整理资料，撰写论文；2016.6.1-2016.6.2准备毕业答辩。
主要参考文献[1] 赵丹，丁金华，基于MATLAB的车牌识别，大连理工学报，2008.6[2] 王刚，冀小平，基于MATLAB的车牌识别系统研究，电子设计工程，2009.11[3] 徐辉，基于MATLAB实现汽车车牌自动识别系统，人工智能及检测技术2010.6[4] MATLAB R2007图像处理技术与应用，王爱玲，叶明生，邓秋香，电子工业出版社，2008.1[5] 张德丰，MATLAB模糊系统设计，国防工业出版社，2009.2[6] 郭大波，陈礼民，卢朝阳，韩丽萍.基于车牌底色识别的车牌定位方法.计算机工程与设计，2003，4(5)：81～89.[7] 刘伟铭，赵雪平. 一种基于扫描行的汽车车牌定位算法. 计算机工程与应用，2004，223～225.起止日期2016.01.09～2016.06.01 备注院长教研室主任指导教师毕业设计（论文）开题报告表姓名学院电子与信息工程学院专业电子信息科学与技术班级题目基于MATLAB的车牌识别系统研究指导教师一、与本课题有关的国内外研究情况、课题研究的主要内容、目的和意义：与本课题有关的国内外研究情况：车辆牌照在交通系统管理中有着重要的作用，从20世纪90年代初，国外的研究人员就已经开始了对车牌识别的相关研究，其中具有代表性的工作有：R．Parisi利用DSP和神经网络技术开发出了一套车牌识别系统。
基于MATLAB的车牌识别系统研究
基于MATLAB的车牌识别系统探究摘要：随着交通的快速进步和车辆数量的增加，车牌识别系统在车辆管理和交通安全方面扮演着重要角色。
本文基于MATLAB平台，探究和设计了一种车牌识别系统，包括车牌图像的得到、预处理、特征提取和识别等关键技术。
试验结果表明，该系统可以有效地检测和识别车牌图像，并具有较高的识别准确率。
1. 引言车牌作为车辆唯一的标识符，在交通管理和公共安全中具有重要意义。
传统的车牌识别方式主要依靠人工进行，效率低下且容易出错。
近年来，随着计算机视觉和模式识别等技术的进步，基于计算机的车牌识别系统得到广泛应用。
本文旨在探究和设计一种基于MATLAB的车牌识别系统，以提高车辆管理和交通安全的效率和准确性。
2. 方法2.1 车牌图像的得到车牌图像的得到是车牌识别系统的第一步，可以通过摄像头或已有的车牌图像数据库进行得到。
本文使用摄像头采集车辆图像，并对图像进行预处理。
2.2 图像预处理图像预处理是车牌识别的基础，目标是消除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量。
本文接受灰度化、二值化、去噪等方法对图像进行预处理。
2.3 特征提取特征提取是车牌识别系统的核心技术之一，依据车牌图像的特点提取有效的特征信息。
本文接受图像分割、轮廓提取和统计特征等方法进行特征提取。
2.4 车牌识别车牌识别是车牌识别系统的最终目标，通过对特征进行分类和匹配来实现对车牌的识别。
本文接受模式识别算法和机器进修方法进行车牌识别，并通过试验验证其准确性和可靠性。
3. 试验与结果本文基于MATLAB平台进行试验，接受了大量的车牌图像进行测试和验证。
试验结果表明，所设计的车牌识别系统在车牌图像的得到、预处理、特征提取和识别等方面具有较高的准确性和效率。
识别率达到了90%，满足了车辆管理和交通安全的需求。
4. 谈论与分析通过对试验结果的分析和对比，可以发现该系统在车牌识别的准确性和效率方面相对较好。
然而，该系统还存在一些问题和不足之处，如对光照和遮挡的敏感性，对多种车牌样式的识别能力等。
基于MATLAB的车牌识别系统研究(课设参考文献)
1.2.3 车牌识别技术的发展趋势
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上海交通大学硕士学位论文
绪论
车牌识别技术作为智能交通系统中的关键技术，在各国学者的共同努力下，已 经得到了长足的发展，并且已经得到了不同程度的实际应用，但目前还存在着种种 不足。
对于未来车牌识别产品的技术发展趋势， 汉王科 技智能 交通部 总经理 乔炬认 为。首先，由于市场需求不同，对识别产品的需求也有差异，因此就要求研发针对 不同细分市场的车牌识别产品。其次，随着算法的不断改进，基于视频触发技术的 车牌识别产品将得到大范围的应用，但是视频触发技术取代外触发装置尚需时日。 第三，现在的车牌识别系统设备过多，系统集成难度大，系统稳定性差，系统维护 是一个让人头疼的问题。随着技术不断进步，以往多个设备实现的功能可能由一个 设备实现。
为基础的车牌识别系统，识别率分别为 81.25%、85%、91.25%。日本对车牌图像的 获取也做了大量的研究，并为系统产业化做了大量工作。Luis [4]开发的系统应绪论
公路收费站，全天识别率达到了 90%以上，即使在天气不好的情况下也达到了 70%。 国外对车牌识别的研究起步早，总体来讲其技术已比较领先，同时由于他们车牌种 类单一，规范程度较高，易于定位识别，目前，已经实现了产品化，并在实际的交 通系统中得到了广泛的应用。由于中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关 于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效 果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。
上海交通大学硕士学位论文
绪论
1 绪论
1.1 研究背景
1990 年，美国智能交通学会 CITS America 提出了智能交通系统（ITS）的概念。 目前，智能交通系统已经在世界上经济发达国家的一些城市及高速公路系统中得到 了广泛应用。我国在该领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通技术研究的 兴起及奥运会的成功举办，智能交通在我国也逐渐进入了应用阶段，相应的，我国 也加快了对智能交通技术研究的步伐，智能交通技术的研究现已进入快速发展期。
基于MATLAB的车牌识别系统研究
基于MATLAB的车牌识别系统研究车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术对车辆上的车牌进行自动识别的系统。
它具有广泛的应用前景，例如车辆管理、交通违法监测、停车场管理等领域。
本文将针对基于MATLAB的车牌识别系统进行研究，探讨系统的实现原理、算法和应用。
车牌识别系统的实现需要借助计算机视觉技术和图像处理技术。
首先，图像采集模块用于获取经过摄像头拍摄的车辆图像。
其次，图像预处理模块对采集到的图像进行几何校正、灰度化和二值化等操作，将其转化为数字图像。
然后，车牌定位模块通过提取图像中的特征，如颜色、形状等，来确定车牌的位置。
接下来，字符分割模块将车牌中的字符分隔开，以便后续的字符识别。
最后，字符识别模块使用模式匹配或者机器学习算法来识别出车牌中的字符。
在车牌识别系统中，字符识别是最核心的任务之一、常见的字符识别算法包括基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于模板匹配的方法通过计算字符图像与已有模板之间的相似度来进行匹配。
基于统计模型的方法则通过计算字符的特征向量与已知字符样本的特征向量之间的相似度来进行识别。
而基于深度学习的方法则使用深度神经网络来进行字符识别，具有较高的识别准确率。
MATLAB作为一种常用的科学计算和图像处理软件，提供了丰富的函数和工具箱，以支持车牌识别系统的开发。
它包括图像处理工具箱、机器学习工具箱和深度学习工具箱等。
通过使用这些工具箱，可以方便地实现车牌图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等功能。
在实际应用中，车牌识别系统可以应用于各种场景。
例如，交通管理部门可以使用车牌识别系统来识别违法车辆，从而提高交通管理的效率和准确性。
停车场管理者可以使用车牌识别系统来实现自动收费和车辆进出场的记录等功能。
此外，车牌识别系统还可以用于车辆追踪和智能交通系统等领域。
总之，基于MATLAB的车牌识别系统是一个具有广泛应用前景的研究领域。
通过利用计算机视觉和图像处理技术，结合MATLAB的强大功能，可以实现对车辆上的车牌进行自动识别，从而提高交通管理的效率和准确性，实现智能化的交通系统。
基于Matlab的车牌自动识别技术研究与实现(基于Matlab的车牌二值化、阈值分割)
学位申请人：指导教师：学科专业：软件工程 学位类别：工学学士2012年 06月 题目：基于Matlab 的车牌二值化、阈值分割西安工业大学毕业设计（论文）任务书院（系）计算机学院专业软件工程班080605 姓名陈章权学号0806051011.毕业设计（论文）题目：基于Matlab车牌自动识别技术的研究与实现2.题目背景和意义：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。
通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理、交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管等等功能。
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。
3.设计(论文)的主要内容：要求学生使用Matlab工具对车牌识别进行开发。
主要研究内容包括：(1)图像数据采集和预处理(2)二值化研究(3)系统实现和效果评价4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：要求熟悉数字图像处理的基本知识，熟悉matlab编程毕业设计的进度安排如下：1~3周：准备所需资料，详细设计，开题报告，准备开题答辩。
4~12周：完成界面设计开发，详细设计，编程及调试。
13~15周：系统测试。
16~17周：书写毕业设计论文。
18周：改进完善，提交毕业论文，准备答辩。
5.毕业设计（论文）的工作量要求：*或实习（天数）：18周①实验（时数）*：无②图纸（幅面和张数）③其他要求：毕业论文不少于15000字。
指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。
2 带*项可根据学科特点选填。
毕I-2基于Matlab的车牌自动识别技术的研究与实现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，应用十分广泛。
基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究
基于MATLAB的车牌自动识别技术研究1、本文概述随着技术的快速发展和智能时代的到来，自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和应用逐渐成为全球热点。
在这些领域，汽车牌照的自动识别技术起着至关重要的作用。
汽车牌照自动识别技术作为车辆的唯一标识，不仅可以提高交通管理效率，还可以为车辆跟踪、违章记录等提供有力支持。
本文旨在通过对相关算法和技术的深入探索，研究基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术，为实际应用提供理论支持和技术指导。
本文首先阐述了车牌自动识别技术的研究背景和意义，指出其在智能交通系统中的重要地位。
随后，文章回顾了国内外该领域的研究现状和发展趋势，分析了现有技术的优缺点，为后续研究提供了理论支持。
在此基础上，重点介绍了基于MATLAB的车牌自动识别技术的实现过程，包括预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键环节。
通过对这些方面的详细阐述，展示了MATLAB在车牌识别技术中的强大功能和优势。
本文还对所提出的算法和技术进行了实验验证和性能分析，并通过对比实验和实际应用案例验证了所提出算法的有效性和实用性。
展望了车牌自动识别技术的未来发展方向，为相关领域的研究人员提供了有益的参考和启示。
通过本文的研究，我们希望能为车牌自动识别技术的发展和推广做出贡献，推动智能交通系统的进一步发展，为人们的出行和生活带来更方便、更安全的体验。
2、车牌自动识别技术综述车牌自动识别（ALPR）是一项利用图像处理、模式识别、人工智能等技术自动捕获、识别和提取车牌的关键技术。
随着智能交通系统的发展，车牌自动识别技术已广泛应用于交通管理、车辆跟踪、违章记录、停车场管理等领域。
车牌自动识别技术主要包括四个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。
图像预处理用于提高图像质量，减少噪声干扰，并为后续步骤提供清晰稳定的图像。
车牌定位是使用算法在预处理的图像中定位车牌的位置，为后续的字符分割提供准确的车牌区域的过程。
字符分割是将车牌中的字符逐一分割，为字符识别中的单个字符提供输入的过程。
基于MATLAB平台下的车牌识别系统设计
3、实验改进
3、实验改进
根据实验结果，我们发现车牌定位和字符分割模块是影响系统性能的关键因 素。因此，我们计划从以下两个方面进行改进：
3、实验改进
1、针对车牌定位模块，尝试引入更多的特征提取方法，以便更准确地定位车 牌区域；
2、针对字符分割模块，研究更为稳健的连通域分析方法，减少误分割和漏分 割。
三、实验结果与分析
1、实验设置
1、实验设置
为了评估车牌识别系统的性能，我们构建了一个包含200张车牌图像的数据集， 其中包含了不同的光照条件、车牌位置和尺寸。评估指标主要包括准确率、召回 率和运行时间。
2、实验结果分析
2、实验结果分析
经过大量实验，我们得到了以下结果： 1、车牌定位模块的准确率为95%，召回率为90%；
1、需求分析
3、适应性：系统应能适应不同的环境条件，包括不同的光照条件、车牌位置 和车牌尺寸等；
1、需求分析
4、可靠性：系统应具备一定的可靠性，能够稳定运行，保证识别结果的准确 性。
2、总体设计
2、总体设计
在总体设计阶段，我们将车牌识别系统分解为以下几个模块： 1、车牌定位模块：该模块主要负责寻找并定位车牌区域，排除其他干扰因素；
基于MATLAB平台下的车牌识别 系统设计
01 一、引言
目录
02
二、车牌识别系统设 计
03 三、实验结果与分析
04 四、结论与展望
05 参考内容
一、引言
一、引言
随着社会的快速发展和科技的不断进步，智能化交通管理成为了研究的热点。 车牌识别系统作为智能化交通管理的重要组成部分，能够自动识别车辆身份，提 高交通监管能力和服务质量。本次演示将基于MATLAB平台，设计一套车牌识别系 统，旨在提高车牌识别的准确性和效率，为智能交通管理提供有力支持。
基于Matlab的车辆牌照图像预处理的研究
( College of Computer and Information of Hohai University， Nanjing 211100 ， China)
Abstract: License plate image preprocessing and location are parts of the license plate recognition system ，and the premise of the license plate character segmentation and recognition． The text takes some preprocessing operation such as the gray processing of image， binarization， the edge detection， mathematical morphologic and filtering using Matlab image processing toolbox for the purpose of realizing license plate location． The experiments show that the preprocessing operation can effectively locate the license plate location，and it is great in the robustness． Key words: gray; robert edge detection; mathematical morphology; median filtering
2 B 2 A 2 A 2 1 2 2 2 2 B 2 2 2
基于MATLAB的车辆识别研究
基于MATLAB的车牌识别研究摘要随着我国公路事业的发展，人工管理方式已经不能满足如今实际的需要。
车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，是现代智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）中的重要组成部分之一。
车牌识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）使车辆管理更加智能化、数字化，有效提升了交通管理的效率。
对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。
它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。
而牌照作为机动车辆管理的唯一标识符号，使得车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有重要的实际意义。
本文通过对题目的研究，设计了一个基于Matlab软件的车牌识别程序，可实现图像预处理、车牌定位、字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，从图像中提取车牌中的字母和数字，从而得到文本形式的车牌号码。
其中，图像预处理是通过图像灰度化及Roberts算子进行边缘检测完成。
车牌定位是通过数学形态法来确定，然后再通过车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌的切割。
字符分割是将车牌部分进行二值化后，进行垂直投影以及对投影部分扫描得到。
通过用该算法对三个问题中的照片和视频进行处理，可识别车辆牌照：问题1:image_1.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝A•7Y618，但本算法未将汉字识别；image_2.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B•PY287，但本算法未将汉字识别，未将数字完整识别；image_3.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B•XW192，但本算法未能识别；问题2：image_4.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B•SU298，但本算法未能识别；image_5.jpg中牌照信息未能识别；问题3：video.avi中肇事车辆牌照信息未能识别。
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毕业设计（论文）基于MATLAB图像处理的车牌识别研究学院专业名称班级学号学生姓名指导教师2013年6月13日基于MATLAB图像处理的车牌识别研究摘要汽车牌照自动识别技术[1](License Plate Recognition，LPR)是智能交通系统的核心技术，不但可以广泛地应用于交通流量检测，而且还可以应用于交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域。
因此，具有广阔的应用前景。
本论文就是在这种背景下，研究基于图像处理的汽车牌识别系统。
车牌识别一般可以分为车牌预处理、车牌的定位、车牌的字符分割和字符识别四个主要部分。
本文在分析近年来一些典型的车牌识别系统，掌握基本的原理和方法后，在已有算法的基础上，在某些环节加入自己的改进，以自己拍摄的某一车牌为实例，以MATLAB作为平台工具，根据实际的处理过程划分章节，详细地阐述了对车牌进行识别的具体步骤、涉及的算法及相关外延知识，并最终确定了一套有效的车牌识别算法。
关键词：车牌识别(LPR)，图像处理，车牌定位，字符分割，字符识别Research on License Plate Recognition Based on MATLABAuthor :Zhang RuochenTutor：Wang LifuAbstractThe vehicle License Plate Recognition(LPR) system as core of ITS, plays a very important role. It not only can widely be applied traffic flux detect, but also be applied traffic control and lead. It can also be applied to some fields where the vehicle breaks the laws, such as airport seaport, communities’ vehicle manage, no halted vehicle’ fee, and vehicle’ safe. So it has widely applied in the future. Basing on the current thing, the thesis will expound the course that searches and deals with image of the License Plate.License plate recognition can generally be divided into pre-processing, license plate location, license plate character segmentation and character recognition four main sections.After analyzing some typical license plate recognition system in recent years, mastering the basic principles and methods, and based on the algorithms which are existing, this paper makes its own improvements in some areas. Through taking a license plate as an example, working on MATLAB as platform and tool, according to the actual division of chapters, this paper elaborates on the license plate to identify the specific steps algorithms involved and related epitaxial knowledge, and finally work out an effective license plate recognition algorithm.Key Words:License Plate Recognition(LPR), image processing, vehicle plate locating, character segmentation, character recognition目录1绪论 (1)1.1研究背景和研究意义 (1)1.2国内外车牌识别技术的研究现状 (2)1.3车牌自动识别的主要方法 (5)1.3.1 IC卡识别技术 (5)1.3.2 条形码识别技术 (5)1.3.3 图像处理技术 (5)1.4基于图像处理的车牌识别技术的研究难点 (7)1.4.1 我国汽车牌照自身特点[6] (7)1.4.2 外部环境影响 (7)1.4.3 拍摄角度问题 (7)1.5车牌识别系统概述 (8)1.5.1 车牌识别系统的硬件设计 (8)1.5.2 车牌识别系统的软件设计 (9)1.6本文主要内容 (10)2车牌图像预处理 (11)2.1灰度化 (11)2.2二值化处理 (12)2.3图像增强 (14)2.3.1 灰度拉伸 (14)2.3.2 滤波处理 (15)2.4边缘检测 (17)2.5数学形态学 (19)2.5.1 数字形态学概述 (19)2.5.2 形态学滤波的基本操作 (19)2.5.3 填充处理 (21)3. 车牌定位算法的研究 (22)3.1引言 (22)3.2车牌规格及特征 (22)3.3传统的车牌定位算法分析 (22)3.3.1 基于纹理特征的车牌定位法 (22)3.3.2 基于神经网络的定位算法 (23)3.3.3 基于数学形态学的定位方法 (23)3.4本文研究的车牌定位算法 (24)3.4.1 选取结构元素 (24)3.4.2 车牌区域的提取 (27)4. 车牌字符分割算法的研究 (29)4.1传统的字符分割算法分析 (29)4.2字符分割算法中的问题分析 (30)4.3本文研究的字符分割算法 (30)4.3.1 车牌精确定位 (30)4.3.2 字符分割算法 (32)5. 基于神经网络的车牌字符识别 (35)5.1常用的车牌字符识别方法 (35)5.2基于神经网络的字符识别 (35)5.2.1 神经网络概述 (36)5.2.2 BP神经网络构造和训练 (37)5.2.3 BP神经网络算法 (37)5.3字符识别 (38)5.3.1 建立字符模板数据库 (38)5.3.2 神经系统识别的matlab实现 (40)结论 (45)致谢 (46)参考文献 (47)附录 (49)1绪论1.1 研究背景和研究意义智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)是美国智能交通学会在1990年提出的。
ITS“借助系统的智能，将车辆运行调整到最佳状态，充分有效地利用道路时空资源，使车辆在道路上安全、高效地行驶，保障人、车、路和谐统一，在极大地提高运输效率的同时，充分保障交通安全、改善环境质量、提高能源利用率”。
经过二十多年的发展，ITS应用范围非常广阔，从美国交通部网站可以了解到ITS一些应用领域，例如，高速公路管理、突发事件管理、电子计费等等。
汽车牌照识别技术（License Plate Recognition, LPR）是ITS的重要组成部分，多应用在电子计费领域。
LPR系统是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，运用模式识别、人工智能技术，实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
常用的LPR识别技术有IC卡识别技术、条形码识别技术和图像处理识别技术。
基于图像处理的车牌识别技术有着其他车牌识别技术无法比拟的优点。
车辆牌照自动识别技术是智能交通系统的一个重要组成部分，它在交通管理、监控中有着广泛的应用。
车辆牌照识别系统技术能够从一幅车辆图像中准确定位出车牌图像，经过字符切分和识别后实现车辆牌照的自动识别，从而为以上应用提供信息和基础功能。
目前车牌识别系统主要应用于以下领域：（1）停车场管理系统。
利用车牌识别技术对出入车辆的号牌进行识别和匹配，与停车卡结合实现自动计时、计费的车辆收费管理系统。
（2）高速公路超速自动化管理系统。
以车牌自动识别技术为基础，与其他高科技手段结合，对高速公路交通流状况进行自动监测、自动布控，从而降低交通事故的复发生率，确保交通顺畅。
（3）公路布控。
采用车牌识别技术实现对重点车辆的自动识别，快速报警，既可以有效查找被盗车辆，同时又为公安、检察机关提供了对犯罪嫌疑人的交通工具进行远程跟踪与监查的技术手段。
（4）城市十字交通路口的“电子警察”。
可以对违章车辆进行责任追究，也可以辅助进行交通流量统计，交通监测和疏导。
（5）小区车辆管理系统。
社区保安系统将出入社区的车辆通过车牌识别技术进行记录，将结果与内部车辆列表对比可以实现防盗监管。
现今，在高速公路的收费站，车牌识别技术已经基本全部实现了电子收费，缩短了在收费站口的停车时间。
在城市的道路交通中，车牌识别技术也应用在了交通超速管理中，大大加强了城市交通监管的力度。
同样的，在对公路流量的监控中应用车牌识别技术，可以缓解道路拥挤的问题。
所以，车牌识别技术的应用就更具有实用价值和应用性。
不但可以改善道路的畅通，也给人们的生活带来了经济价值。
因为我国的车牌识别技术起步较晚，所以很多技术尚处于初步适用阶段，人们也一直希望改进车牌识别技术，来满足对现今交通管理系统的需求。
所以，对车牌识别技术的研究具有非常重要的意义。
基于图像处理技术的LPR系统的最终目标是从图片中识别出所有车牌号码和车牌颜色(或者车牌类型)。
如果直接从采集到的图片中寻找车牌字符，以现有的图像处理技术来看难度非常之大。
为了降低难度，一般将LPR软件部分分为三大模块，分别是车牌定位、字符分割和字符识别。
车牌定位的任务是从图片中给出车牌位置;字符分割的任务是在定位后的车牌图像中将字符一个个切分出来，这一部分还包括倾斜校正和颜色分类;字符识别的任务是识别切分出来的字符。
1.2 国内外车牌识别技术的研究现状车牌识别技术作为智能交通系统中的关键技术，在各国学者的共同努力下，已经得到了长足的发展，并且已经得到了不同程度的实际应用，但目前还存在着种种不足。