数字图像处理车牌识别

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数字图像处理-车牌识别-课件

与Sobel算子类似，这也是一种边缘模板，仅是模板权系数不一样
1 1 1 M 10 0 0
1 2 1
1 0 1 和 M 21 0 2
1 0 1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
11
G i f(jm ,kn)M i(m ,n) m 1n1
输出： g(j,k)maG x 1,G {2}
快速边缘检测
在车牌系统中还常采用一种更简单的模板来提取边缘(对于有干扰的图像效果不理想)
数字图像处理-车牌识别
精品
一、车牌识别技术简介
车牌识别是现代交通管理的重要措施，是智能交通系统的重要环节
内容：车牌识别系统是采用数字摄像技术和计算机信息管理技术，对运行车辆实现智能管理的综合运用技术
理论基础：数字图像处理和模式识别车牌识别技术具有典型性，容易推广到其
它识别对象
主要应用领域
高斯-拉普拉斯算子法
二阶微分算子该算子对噪声不敏感(5×5)
2 4 4 4 2 4 0 8 0 4 2 4 8 24 8 4 4 0 8 0 4 2 4 4 4 2
输出: g(j,k)2f(j,k)
哈夫(Hough)变换提取直线
利用图像全局特性将边缘像素连接起来形成区域封闭边界的一种方法
定位、分割后输出
下步工作是对分割输出进行字符识别
车徽边缘提取与识别
1、彩色图像灰度化
CCD摄像头输出的图像一般是24位真彩色图像，需进行灰度化，使不同颜色车体统一化，同时实现快速处理
两种制式都可以采用
PAL制：亮度 NTSC制：亮度
Y 0 .2R 2 0 .7 2 G 0 0 .0 7B 71 Y 0 .2R 9 0 .5 9 G 7 0 .1 8B 14

数字图像处理-车牌识别技术

实际应用案例二
总结词
停车场管理系统
详细描述
在停车场管理中，车牌识别技术被广泛应用于车辆进出控制和停车位寻找。通过在停车场出入口安装车牌识别设备，可以快速准确地识别进出车辆的车牌号码，实现自动计时计费、车辆进出记录等功能，提高停车场的运营效率和便利性。
实际应用案例三
总结词
智能安防系统
详细描述
车牌识别技术也可以应用于智能安防系统中，如小区、校园、重要场所等。通过安装监控摄像头和车牌识别设备，可以实时监测和记录车辆进出情况，有效防范非法入侵和车辆盗窃等安全问题，提高安防系统的可靠性和安全性。
特征提取的目的是降低数据维度，提高分类器的识别效率，同时保留足够的信息以区分不同的车牌。
支持向量机分类器
支持向量机（SVM）是一种常用的分类器，用于对车牌进行分类
和识别。
SVM通过找到能够将不同类别的车牌数据点最大化分隔的决
策边界来实现分类。
在车牌识别中，SVM通常与特征提取技术结合使用，以实现对车牌的准确识别。
增强的目标是使车牌区域在图像中更加突出，同时保持车牌字符清晰可辨。
常见的图像增强技术包括对比度增强、直方图均衡化、边缘检测等，可以根据车牌的特点选择适合的增强算法。
图像变换
图像变换是将图像进行几何变换或频率域变换的过程，以便提取
车牌特征或进行模式识别。
常见的图像变换包括平移、旋转、缩放、翻转等几何变换，以及傅里叶变换、小波变换等频率域变
字符识别是车牌识别技术的最后一步，将分割后的字符与预定义的字符集进行匹配，以识别出车牌上的字符。常用的识别算法包括模板匹配、神经网络等。
处理识别结果
详细描述
在识别出车牌上的字符后，需要对识别结果进行处理，如去除无关字符、合并相邻字符等，以提高识别准确率。

基于数字图像处理的车牌识别技术研究

基于数字图像处理的车牌识别技术研究数字图像处理技术的发展，推动了很多生活领域的发展，其中一个应用领域就是车牌识别技术。

随着机器视觉技术的不断进步和成熟，车牌识别技术也得到了广泛应用，从而改变了人们的生活和工作方式。

本文将从车牌识别技术的发展历程、技术原理和应用领域三个方面进行分析和探讨。

一、车牌识别技术的发展历程车牌识别技术起初主要应用在警务、交通违法处理、停车场管理等方面。

但随着技术的不断进步和应用需求的增加，车牌识别技术开始在一些商业领域得到广泛应用，如门禁系统、智慧停车场、道路收费系统等。

二、车牌识别技术的基本原理车牌识别技术是一项集成计算机视觉和数字图像处理技术的综合性技术，其基本原理为：通过采集、处理和识别车辆行驶过程中的数字图像信息，实现对车辆的追踪、预警、识别、管理、控制等功能。

车牌识别技术的核心技术包括图像采集和预处理、车牌定位和分割、字符识别和数字识别等三个方面。

图像采集和预处理是车牌识别技术中最基本的环节，直接影响后续处理的质量和精度。

采集过程需要保证光线的充足性和图像清晰度，同时要根据不同的场景和车速等因素调整采集参数，如曝光时间、快门速度等。

车牌定位和分割是车牌识别技术中比较重要的步骤，其主要任务是将图像中的车牌区域准确地划分出来。

车牌定位和分割方法主要有颜色阈值法、边缘检测法和形状检测法等。

其中，颜色阈值法是一种比较常用和简单的方法，其基本原理是设定一个基于颜色的阈值，将车牌区域和其他区域分割开来。

字符识别是车牌识别技术中最为核心的环节，其主要任务是对车牌上的字符进行识别。

车牌上的字符由数字和字母组成，因此字符识别主要分为数字识别和字母识别两种类型。

字符识别的主要技术包括模式匹配、神经网络、支持向量机、卷积神经网络等方法。

三、车牌识别技术的应用领域车牌识别技术广泛应用于智慧交通、安防监控、金融服务、互联网营销、智慧城市建设等多个领域。

其中，智慧交通是车牌识别技术的主要应用领域之一。

(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文

本科生毕业论文（设计）题目:基于数字图像处理的车牌识别设计**: ***学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年12 月24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。

基于数字图像处理的车牌识别技术研究报告

基于数字图像处理的车牌识别技术研究报告随着计算机和视频技术的发展，车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分，并已广泛应用于车辆追查和跟踪、车辆出入控制、公路收费监控等领域。

完整的车牌自动识别系统由图像采集、图像处理、模糊识别等模块组成，其中对一幅已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、二值转换、车牌分类、车牌分割、字符识别、结果优化的过程简称车牌模糊识别。

目前国内已有众多单位开展了车牌识别技术研发，虽然各家都取得一定的成功，但车牌识别技术本身毕竟要符合实战要求，为此笔者综观各家实际车牌识别系统后提出了车牌识别系统的几点不足之处和改进方法，供该领域的专业人士和领导参考。

一、图像预处理根据三基色原理，世界上任何色彩都可以由红绿蓝(RGB)三色不同比例的混合来表示，如果红绿蓝(RGB)三个信号分别由一个字节表示，则该图像颜色位数就达到二十四位真彩，也就是说在二十四位真彩的数字图像中每个像素点由三个字节来表示，根据数字图像水平和垂直方向像素点数(即图像分辨率)可计算出一幅图像实际位图大小。

事实上，在车牌自动识别系统中车辆图像是通过图像采集卡将运动的车辆图像抓拍下来，并以位图的格式存放在系统内存中。

这时的车辆数字图像虽然没有被人为损伤过，但在实际道路上行驶的车辆常会因为各种各样的原因使得所拍摄的车辆图像效果不理想，如外界光线对车牌的不均匀反射、极强阳光形成的车牌处阴影、摄像机快门值设置过大而引起的车辆图像拖影、摄像头聚焦或后背焦没有调整到位而形成的车辆图像不清晰、由于视频传输线而引起的图像质量下降、所拍摄图像中存在的噪声干扰、所安装的车牌不规范或车辆行驶变形等等。

这些都给车牌的模糊识别增加了难度，在现有的技术条件下任何优秀、先进的车牌识别软件也是无法达到百分之百车牌正确识别率。

但我们可以对车辆图像根据不同应用特点进行识别前的预处理，尽最大可能提高车牌正确识别率，这些图像预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。

《数字图像处理》大作业：车牌识别

将图中字符分割出来将每个字符单独分割出来进行操作方便字符识别用d=bwareaopen(d,150);将第二个和第三个字符中间的点去除点。
分割第一个字符的程序
wide1 = 0 while sum(d(:,wide1+1))<3 && wide1 <= n-2 wide1 = wide1 + 1; end wide2 = wide1; while sum(d(:,wide2+1))>2 && wide2 <= n-2 wide2 = wide2 + 1; end % temp = imcrop(d, [wide1 1 wide2-wide1 m]); % figure;imshow(temp); % tp=3;bottm=m-5; while sum(d(tp,wide1:wide2))==0 tp = tp + 1; end while sum(d(bottm,wide1:wide2))==0 bottm = bottm - 1; end e1 = imcrop(d, [wide1 tp wide2-wide1 bottm-tp]);
%求出一列中满足蓝色区域点的个数
%找出车牌区域左右边界
车牌字符处理
首先要对定位好的车牌图像进行处理，再将车牌上的字符分割出来，方便后续识别操作。ຫໍສະໝຸດ 图像灰度化图像二值化
图像滤波处理
车牌图像处理
图像处理部分程序
X = im2bw(Plate); 像 [H, L] = size(X); X = imcrop(X, [5 5 L-10 H-10]); %im2bw使用阈值变换法把灰度图转换成二值图像。

数字图像处理-车牌识别系统附程序

数字图像处理车牌识别系统目录1 方案设计............................................................................................................... .. (4)1.1 基本原理 (4)1.2 总体设计方案 (4)2 各模块的实现 (5)2.1 图象的采集与转换 (5)2.2 灰度校正 (6)2.3 平滑处理 (7)2.4 提取的边缘 (7)3 牌照的定位和分割 (7)3.1 牌照区域的定位 (8)3.2 牌照区域的分割 (9)4 字符处理 (9)4.1 字符分割 (10)4.2 字符归一化 (10)4.3 字符的识别 (10)5 总结 (11)参考文献 (12)附录 (13)摘要随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经2不能满着实际的需要，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效率。

汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。

汽车牌照自动识别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，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。

用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。

在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析处理。

1方案设计1.1基本原理由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。

图1 牌照识别系统原理图该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统基于数字图像处理的车牌识别系统1．车牌识别系统研究⽬的及意义车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆图像，定位分割牌照，最后⾃动识别汽车牌照上的字符，LPR是利⽤车辆牌照的唯⼀性来识别和统计车辆，它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统在现代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素，LPR系统应该能够从⼀幅图像中⾃动提取车辆图像，⾃动分割牌照图像，对字符进⾏正确识别，从⽽降低交通管理⼯作的复杂度。

2．车牌图像预处理为了便于车牌的分割识别，摄像机摄下的原始图像应具有适当的亮度和对⽐度。

但通常经输⼊系统获取的车牌图像信息由于光照条件、牌照的整洁度、摄像机的状态(焦距、⾓度和镜头的光学畸变)以及车速的不稳定等因素都会使图像含有各种各样的噪声与畸变。

例如由于光照度不均匀造成图像灰度过于集中;由摄像头获得的图像经过AD转换、线路传送都会产⽣噪声污染;车牌的字符部分受到磨损或是被污迹覆盖等等。

这些主客观因素不可避免地影响车牌图像的清晰程度，降低图像质量，轻者表现为图像不⼲净，难以看清细节，重者表现为图像模糊不清、歪斜或缺损，车牌字符边界模糊、细节不清、⽐划断开、粗细不均等现象。

这势必会影响车牌区域分割，降低车牌字符识别的准确度。

因此，在对车牌图像进⾏分析之前，必须要对车牌图像进⾏预处理。

对车牌图像的预处理主要包括以下三个⽅⾯:(l)图像对⽐度增强。

由于车牌识别系统需要全天候⼯作，⾃然光照度的昼夜变化会引起车辆图像对⽐度的严重不⾜，所以增强图像是很有必要的。

(2)图像去噪。

通常得到的汽车图像会有⼀些污点，为了保证识别的效果，需要对图像进⾏去噪处理。

(3)倾斜矫正。

摄像机的位置、车辆的运动等因素经常使拍摄出来的汽车图像有⼀定的倾斜，这就需要对图像进⾏倾斜矫正，或在分割出车牌区域之后对字符倾斜矫正2.1图像的灰度化通常情况下，实际的车牌识别系统中由摄像机采集到的原始图像是彩⾊图像，所有的彩⾊图像都是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三基⾊组合⽽成，在数字图像中每⼀个基⾊都被分为256个等级，即0~255。

基于图像处理的车辆牌照识别算法研究与应用

基于图像处理的车辆牌照识别算法研究与应用概述：车辆牌照识别算法是一种基于图像处理的技术，用于从车辆图片中自动识别和提取车辆牌照信息。

随着交通管理的数字化和智能化，车辆牌照识别算法在交通管理、智能交通系统、安全监控等领域具有广泛的应用前景。

本文将介绍车辆牌照识别算法的研究现状和发展趋势，探讨其在实际应用中的一些典型方法和技术。

一、车辆牌照识别算法的研究现状1.1 图像预处理图像预处理是车辆牌照识别的第一步，其目的是提高图像质量并减少识别误差。

常见的图像预处理方法包括图像增强、灰度化、滤波和边缘检测等。

这些技术可以提高图像的对比度、去除干扰噪声，并增加牌照的边缘信息，有助于后续的识别过程。

1.2 牌照定位牌照定位是车辆牌照识别的关键步骤之一，其主要目的是在车辆图像中准确地定位出牌照的位置，使得后续的牌照识别可以在牌照区域内进行。

常用的牌照定位方法有基于边缘检测、颜色特征和形态学操作等。

这些方法通过对图像进行分析和处理，可以准确地定位出牌照的位置。

1.3 字符分割字符分割是车辆牌照识别的关键环节之一。

由于车辆牌照上的字符存在大小、间距等变化，因此需要对牌照中的字符进行分割，使得后续的字符识别可以进行。

常见的字符分割方法包括基于投影、基于连通性、基于灰度切分和基于深度学习等。

这些方法可以将牌照中的字符分割出来，并减少字符间的干扰。

1.4 字符识别字符识别是车辆牌照识别的最后一步，其主要目的是将字符图像转化为字符编码，实现对车辆牌照信息的提取和识别。

在字符识别过程中，常用的方法有基于模板匹配、基于特征提取和基于深度学习等。

这些方法可以将字符图像与已知的字符模板进行匹配或者提取特征，从而实现对字符的识别。

二、车辆牌照识别算法的应用2.1 交通管理随着城市交通的日益发展和拥堵问题的加剧，车辆牌照识别算法在交通管理中发挥着重要作用。

通过利用车辆牌照识别技术，交通管理部门可以实时获取交通流量信息、违法行为的牌照记录等，从而提高交通安全和管理效率，并为交通规划和控制提供决策参考。

车牌识别概念

车牌识别概念车牌识别（Automatic License Plate Recognition，简称ALPR），也被称为车牌识别技术，是指通过计算机视觉和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和提取的过程。

车牌识别技术在智能交通系统、停车场管理、安防监控等领域具有广泛的应用前景。

下面将从概念、原理以及应用领域进行介绍，以帮助理解车牌识别的相关知识。

一、概念车牌识别是指通过数字图像处理技术对车辆上的车牌信息进行自动识别和提取的一种技术。

它是将计算机视觉、模式识别和人工智能等技术相结合，通过对车牌图像的预处理、特征提取和模式匹配等过程，将车牌中的文字和数字信息转化为计算机可以识别和处理的数据。

车牌识别系统通常由车牌图像采集设备、图像预处理模块、特征提取模块、模式匹配模块和结果输出模块等组成。

在图像采集设备中，可以使用摄像头或者专用的车牌识别相机进行车牌图像的采集。

然后，在图像预处理模块中，将采集到的图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作。

接着，在特征提取模块中，通过提取车牌图像中的轮廓、字符等特征信息。

最后，在模式匹配模块中，将提取到的特征与预先训练好的字符模板进行比对匹配，从而实现车牌信息的识别和提取。

二、原理车牌识别的基本原理是通过数字图像处理技术对车辆上的车牌进行自动识别和提取。

该技术主要涉及到图像的采集、预处理、特征提取和模式匹配等过程。

1. 图像采集：使用摄像头或者专用的车牌识别相机对行驶或停放的车辆进行图像采集。

采集到的图像应具有足够的清晰度和分辨率，以便后续的处理和分析。

2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作。

这些操作可以减少后续处理过程中的干扰和噪声，提高车牌图像的质量。

3. 特征提取：通过对预处理后的图像进行边缘检测、轮廓提取、字符分割等操作，提取出车牌图像中的关键特征。

例如，可以通过边缘检测算法提取车牌的边界信息，通过字符分割算法提取车牌中的文字和数字信息。

基于数字图像处理的车牌识别系统设计

基于数字图像处理的车牌识别系统摘要汽车的数量的日渐增多，目前，城市的交通情况受到了人们极大的关注，怎样进行有效的交通管理便成为了人们关注的重点。

针对此问题，人们利用新的科学技术，不断努力研发出了各种交通道路监视、管理系统等。

这些系统，通过使用车辆检测装置对过往的车辆进行检测，对相关的交通数据进行提取，是为了达到监控、管理和指挥交通的目的。

车牌识别系统现已经在高速公路、城市十字交通路口和停车场等项目中拥有着不可替代的地位。

本设计使用数字图像处理方法，来解决车牌识别的问题。

通过数字图像处理技术，对原始汽车图像进行处理，通过对图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四部分进行处理，最终得到车牌识别的字符。

本设计的图像预处理是把汽车图像通过灰度化、二值化、边缘检测等操作，转变成易于定位的图像；车牌定位是首先利用边缘检测和形态学处理对车牌进行预定位，之后利用Radon变换倾斜矫正车牌，最后进行精确定位剪切车牌；字符分割是通过投影法进行字符的切分，然后利用双线性插值算法对字符进行归一化的处理；字符识别是将归一化之后的字符和建立好的模板字符库进行逐一比对，通过找差值来实现字符的匹配。

本设计的算法是在MATLAB2017b上进行了仿真和测试，可以较好的识别出车牌号码。

关键词：图像处理，车牌识别，边缘检测，MATLABLicense plate recognition system based on digital imageprocessingAbstractThe number of cars is increasing day by day. At present, people pay great attention to the traffic situation of the city. How to carry out effective traffic management has become the focus of people's attention. In response to this problem, people have made continuous efforts to develop various traffic road monitoring and management systems by using new science and technology. These systems, through the use of vehicle detection devices to detect the passing vehicles, extract the relevant traffic data, in order to achieve the purpose of monitoring, management and command of traffic. License plate recognition system now has an irreplaceable position in expressway, urban cross traffic intersection and parking lot projects.This design uses digital image processing method to solve the problem of license plate recognition. Through the digital image processing technology, the original vehicle image is processed. Through the image preprocessing, license plate positioning, character segmentation and character recognition, the characters of license plate recognition are finally obtained. The image preprocessing of this design is to transform the automobile image into the image which is easy to locate through the operation of grayscale, binarization, edge detection, etc.; the license plate location is to use the edge detection and morphological processing to pre locate the license plate, then use Radon transform to tilt and correct the license plate, and finally carry out the accurate location and cutting of the license plate; the character segmentation is to cut the characters through the projection method Then, the bilinear interpolation algorithm is used to normalize the characters. Character recognition is to compare the normalized characters with the established template character library one by one, and to match the characters by finding the difference. The algorithm of this design is simulated and tested on matlab2017b, which can recognize the license plate number better.Keywords: Image processing, license plate recognition, edge detection, MATLAB目录1 绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 车牌识别系统现状 (1)1.2.1 国内外研究现状 (1)1.2.2 车牌识别技术的应用情况 (3)1.2.3 车牌识别技术的难点 (3)1.3 本文研究内容与结构安排 (4)2 车牌识别系统设计 (5)2.1图像预处理 (5)2.1.1图像灰度化 (5)2.1.2二值化 (7)2.1.3中值滤波 (7)2.1.4边缘检测 (8)2.1.5数学形态学处理 (8)2.2 车牌定位 (10)2.2.1车牌预定位 (11)2.2.2车牌倾斜校正 (12)2.2.3车牌精确定位及剪切 (13)2.3 字符分割 (14)2.3.1传统车牌字符分割算法 (14)2.3.2基于先验知识约束的垂直投影分割算法 (15)2.3.3字符归一化 (16)2.4 字符识别 (17)3 车牌识别系统开发与性能检验 (11)3.1车牌识别系统开发 (20)3.1.1系统开发软件 (20)3.1.2系统操作界面 (20)3.2车牌识别系统运行过程 (21)3.2.1进一步优化设计 (23)3.3车牌识别系统的分析 (23)总结 (25)致谢 (26)参考文献 (27)1绪论1.1研究背景及意义近些年，私家车的需求数量迅速上升，城市交通设施的快速发展无法跟上车辆的增加，而大规模交通设施的大力发展也解决不了现有的交通拥挤问题，由于被限制的城市空间和政策资金的有限，道路基础设施的建设，受到了严重的制约，所以发展现代智能交通系统，是一个迫切的问题。

浅谈图像处理技术在车牌识别中的应用

浅谈图像处理技术在车牌识别中的应用车牌的自动识别是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 是实现交通管理智能化的重要环节, 下面浅谈一下图像处理技术在车牌识别中的应用。

先说说数字图像及数字图像处理一般的图像都是模拟图像，即图像上的信息是连续变化的模拟量。

如一幅黑白灰度照片上的物体是通过照片上各点的光的强度不同体现出来的，而照片上的光强是一个连续变化的量，也就是说，在一定的范围内，光强的任何值都可能体现。

对于这种模拟图像只能采用模拟的处理方式进行处理，例如按照光学原理用透镜将照片放大。

计算机不能接受和处理模拟信号，只有将图像在空间和灰度上都离散化为数字信号后，或者说将模拟图像变换为数字图像方能接受[4]。

而数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够辨识的点阵图像。

严格的数字图像是一个经过等矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数，因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组[3]。

在车牌识别中，图像处理涉及一下几项技术：图象增强技术（空间域，频率域）;图像恢复技术去（卷积，图像几何变换）；图像分割识别技术。

1.图象增强技术图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。

前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。

采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。

具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。

图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。

在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。

图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。

数字图像处理车牌号识别实验

数字图像处理车牌号识别实验1、编程语言与开发环境：C#，操作系统式windows7，开发平台是visual studio 2010。

2、实验数据：在安徽大学校磬苑校区内拍摄到车牌照片3、实验简介车牌自动识别系统的整个处理过程分为图片预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，本课题通过对含车牌的汽车图片进行分析，设计并实现了一个车牌识别原型系统。

第一部分为图像预处理部分，该部分采用基于灰度图像的灰度拉伸和灰度化均衡以及中值滤波算法对车牌图像进行处理。

第二部分为车牌区域定位，该部分在二值图像的基础上用基于边缘检测的车牌定位方法对车牌区域实现定位。

第三部分为字符切分部分，该部分用基于垂直投影法的车牌照字符切分方法对车牌进行字符切分，为车牌字符识别作好准备。

第四部分为字符识别部分，该部分采用基于标准特征库模板匹配的字符识别方法对切分出来的字符块进行识别，满足简单、实用、正确性高的要求。

另外为了增强用户体验和增加识别率，本系统还加入了、车牌特征训练、特征实时入库等辅助功能。

3、实验流程5、实验结果图5-1 原图像图5-2 经灰度化处理后图像图5-3 经灰度化处理后的直方图图5-4 经灰度均衡化处理后的图像图5-5 经灰度均衡化处理后的直方图图5-6 经中值滤波处理后的图像图5-7 经中值滤波处理后的直方图图5-8使用sobel边缘检测后的图像图5-9车牌定位图图5-10对车牌进行灰度化处理后图像图5-11对车牌进行二值化处理后图像图5-12对车牌进行区域化处理后图像图5-13识别结果图5-14 程序运行截图1图5-14 程序运行截图2。

数字图像处理-汽车牌照自动识别要点

数字图象处理题目：汽车牌照自动识别学院：计算机科学与信息学院专业：_______网络工程_______目录1 实验目的 (1)2 实验原理和方法 (1)3 实验内容和步骤 (1)3.1 牌照定位 (1)3.2 牌照字符分割 (2)3.3 牌照字符识别 (2)4 实验数据 (2)4.1 源程序 (2)4.2 运行结果 (7)4.2.1 牌照定位 (7)4.2.2 牌照字符分割 (9)4.2.2 牌照字符识别 (10)1 实验目的1.分析汽车牌照的特点，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。

2.将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。

2 实验原理和方法牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照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。

某些牌照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。

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。

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。

牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

3 实验内容和步骤为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

3.1 牌照定位自然环境下，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牌照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，找到符合汽车牌照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牌照区域，并将其从图象中分割出来。

基于数字图像处理技术的车牌识别技术研究

基于数字图像处理技术的车牌识别技术研究随着数字图像处理技术的发展，基于数字图像处理技术的车牌识别技术已经越来越成熟。

本文将从技术原理、发展历程、应用前景等方面进行探讨。

一、技术原理基于数字图像处理技术的车牌识别技术是通过图像获取、特征提取、匹配识别等过程实现对车牌的快速准确识别和提取的技术。

其核心技术是数字图像处理，主要包括以下几个方面：1.图像获取：通过摄像机、高分辨率相机等设备获取车辆图片，然后对图片进行处理。

2.预处理：对图像进行灰度化、去噪、二值化、图像增强等操作，以提高图像的质量和清晰度。

3.特征提取：针对不同的车辆和车牌，提取不同的特征，比如车牌号码、车牌颜色、车牌字体、大小等，以便后续处理和识别。

4.识别匹配：使用模式识别、人工智能、机器学习等技术对提取的特征进行分析和识别，实现对车牌号码的准确识别。

二、发展历程数字图像处理技术的应用在车牌识别领域可以追溯到上世纪90年代。

在那个时候，人们只是简单地使用黑白相机和一些简单的图像处理算法，提取车牌的高度和长度等信息，进行简单的识别。

随着技术的发展，2000年左右，出现了一些基于嵌入式系统的车牌识别方案，可以在道路上实现对车辆的自动监测和识别。

2005年以后，随着数字图像处理技术的成熟，车牌识别技术得到了极大地发展。

这个时候已经有一些算法可以实现对车牌号码的自动识别，并且具有一定的准确度和鲁棒性。

2010年至今，随着深度学习、人工智能等技术的发展，车牌识别技术已经非常成熟，并且在现实生活中得到了广泛的应用，比如智慧城市交通管理、车辆管理、车位管理等方面。

三、应用前景基于数字图像处理技术的车牌识别技术具有广泛的应用前景。

以下是其中的一些方面：1. 智慧城市交通管理：在城市交通治理中，车牌识别技术可以帮助管理部门实现对违章车辆和黑车的自动监测和管理，提高交通管理效率和管理水平。

2. 车位管理：车牌识别技术可以应用在停车场和小区停车场等地方，实现对车位和车辆的自动识别和管理，帮助车主快速找到空车位。

基于图像处理技术的车辆车牌自动识别系统设计

基于图像处理技术的车辆车牌自动识别系统设计车辆车牌自动识别系统是一种基于图像处理技术的智能系统，能够自动识别车辆的车牌信息，并将识别结果反馈给系统使用者。

本文将介绍车辆车牌自动识别系统的设计原理、流程和关键技术，并讨论其在实际应用中的意义和前景。

1. 引言车辆车牌自动识别系统是借助计算机视觉和图像处理技术，通过处理车辆图像信息，自动提取出车牌号码的一种技术。

该系统可以广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域，提高工作效率，提供更加精准的车辆信息。

2. 系统设计原理车辆车牌自动识别系统设计的主要原理是基于数字图像处理的模式识别技术。

其流程包括图像获取、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。

首先，通过摄像头等设备获取车辆图片。

然后，使用图像处理算法对获取的车辆图片进行预处理，包括图像增强、噪声去除、图像平滑等操作，以提高后续车牌定位的准确性。

接下来，通过目标检测和图像分割等算法，确定车辆图片中的车牌区域，并将其分割成若干个字符图像，为后续的字符识别做准备。

最后，使用字符识别算法对分割出的字符图像进行识别，将识别结果返回给系统使用者。

3. 关键技术介绍（1）图像预处理：车辆车牌图像通常存在一定的噪声和光照变化，对图像进行增强、去噪和平滑等预处理操作，可以提高车牌定位和字符识别的准确性。

（2）车牌定位：车牌定位是整个系统的关键步骤，常用的定位方法包括颜色定位、形状定位和边缘定位等。

这些方法可以通过设定一些约束条件（如车牌尺寸、颜色、形状等）来定位车牌区域。

（3）字符分割：字符分割是将车牌图片中的字符分割成单独的字符图像，以便后续的字符识别。

常见的字符分割方法包括基于垂直投影、连通区域、区域生长等。

（4）字符识别：字符识别是根据字符图像的特征进行分类和识别的过程。

常见的字符识别方法包括基于模板匹配、神经网络、支持向量机等。

4. 应用前景与意义车辆车牌自动识别系统在交通管理、停车场管理、安防监控等领域有着广泛的应用前景和意义。

车牌识别-数字图像处理

据长宽比以及车牌占整个图片的比例得出，车牌的位置 cvFindContours(pImage,pStorage,&pContour,sizeof( CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
字符切割

字符分割
采用连通域思想，与车牌定位类似，二值化，轻

cvThreshold(pImage8uSmooth,pImage8uThres,T,255,CV_TH RESH_BINARY);
车牌定位

腐蚀膨化
腐蚀膨化处理，可以讲二值化以后的图片进行连
通，此时能初步看出车牌的位置, cvDilate, cvErode
车牌定位

找轮廓
查找连通区域轮廓，并用矩形框出。本次设计根
度腐蚀，找到连通区域，切割字符
二值化
去除边框和钉子
寻找连通区域
定位切割
结
本次设计能识别出背景相对较为干净的车牌，也能切割出字符，但仍然存在许多局限性。如背景太亮，车牌倾斜等后续将继续完善谢谢！！

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主要内容
车牌识别简介车牌识别流程
总结
车牌识别简介

基于图像处理的车牌识别
将汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，实现
智能识别车辆身份
鲁KK5555
车牌识别流程
车牌定位字符切割字符识别
• 预处
• 灰度化
• 字符定位
• 切割字符
• 字符归一化
• 匹配识别字符
• 二值化
• 切割
车牌定位

灰度化
一般图像为彩色图像，但彩色图像数据量大，结

数字图像处理-汽车牌照自动识别