车牌图像预处理研究

１、引言

智能交通系统（ＩＴＳ）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。

国外的车牌识别研究始于８０年代，９０年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。

车牌图像预处理研究

江少梅　广东省广州市番禺区广播电视大学　５１１４００

２、车牌识别技术特点

基于图像处理的车辆牌照识别技术（Ｌｉｃｅｎｓｅ　Ｐｌａｔｅ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＬＰＲ）能直接对车牌进行识别，不需要被识别车辆主动参与，就可以对所有通行车辆识别、管理，该技术成本低、实时性强、易于推广，还可以进行图像的回放及检索，有利于识别结果的人工检验和修正，是目前可行的车牌自动识别技术。

车牌识别过程一般分为车牌图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个步骤。要使车牌识别算法能适应各种环境、背景条件，关键是在识别过程中，将这些背景条件实现统一，尽量减低外部条件对车牌识别过程的影响，因此图像预处理显得尤为重要，本文研究的就是车牌识别的第一步——车牌图像预处理。

３、车牌图像预处理

车牌图像通常是在各种复杂的背景、环境条件下采集得到，图像质量难以保证，因此在进行车牌定位之前，通常要进行图像的预处理工作。

图像预处理［１］主要是对系统获取的原始图像基本特征的信息进行相应的、有针对性的处理，以滤去干扰、噪声，作几何校正、色彩校正，以便于计算机的分析计算，一般包括滤波、图像增强、图像二值化、形态学运算、边缘检测等等。本文的图像预处理流程图如图１。

３．１　图像灰度化

将彩色图像转换成灰度图，一方面提高了图像的处理速度，另一方面更统一了多种颜色的车辆牌照。本文采用加权平均值法将图像灰度化，即根据重要性或其他指标给Ｒ、Ｇ、Ｂ赋予不同的权值，并使Ｒ、Ｇ、Ｂ等于它们的值的加权和平均，

Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝（ＷｒＲ＋ＷｇＧ＋ＷｂＢ）／３

其中Ｗｒ、Ｗｇ、Ｗｂ分别是Ｒ、Ｇ、Ｂ的权值，取Ｗｒ＝０．２９９、Ｗｇ＝０．５８８、Ｗｂ＝０．１１３，从而得到最合理的车牌灰度图像。

３．２　中值滤波

接着要进行图像的去噪处理，用中值滤波方法可以有效去除图像中的噪声点，同时保护图像边缘的细节。中值滤波［２］［３］是通过在图像上移动一个滑动窗口，窗口中心位置的象素值用窗口内部所有象素灰度的中值来代替。因此关键在于滑动窗口的选取，本文采用３ｘ３方形窗口进行滤波，可以很好的消除图像中孤立噪声点的干扰，还能有效的保护边界信息。

３．３　灰度变换

如果一幅图成像时由于光线过暗或曝光不足，则整幅图偏暗（如灰度范围从０到６３）；光线过亮或曝光过度，则图像偏亮（如灰度范围从２００到２５５），都会造成图像对比度偏低问题，即灰度都挤在一起了，没有拉开，这时可以采用灰度变换方法来增强图像对比度。本文采用分段线性灰度变换法进行灰度变换，根据经验值，对［３０　２００］之间的灰度值进行变换。实验效果如下图２。

３．４　直方图均衡化

直方图是用来表达一幅图像灰度等级分布情况的统计表。通过对图像中像素个数多的灰度值（及对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（及对画面不起主要作用的灰度值）进行归并，从而达到清晰图像的目的，其本质上是一个直方图变换，即将输入图像的直方图映射成一个最大平展的直方图。实验效果如图３。

经过直方图均衡化处理以后，图像的灰度分布变得均匀，原来偏暗的图像亮度明显增强，图像变得更为清晰。

３．５　图像二值化

车牌二值化是识别图像的一个关键步

骤，其目的是得到鲜明区分目标和背景的

二值图。二值化就是用计算出来的阈值把

原始图像分为对象物和背景两部分，关键

在于阈值Ｔ的选取，本文采用动态阈值法

对车牌图像进行二值化处理，能够加快图

像处理的速度，实验效果如图５所示。

３．６形态学处理

二值化后的车牌图像还存在许多干扰

区域，若直接进行车牌定位，很容易出现

误定位或增加了车牌定位的计算量，因此

可以利用数学形态学算子，简化图像数

据，保持图像的基本形状特征，去除不相

干的结构。

数学形态学的基本运算有四个：膨胀

（或扩张）、腐蚀（或侵蚀）、开运算和闭运

算，其基本思想是利用结构元作为探针收

集图像的信息，当探针在图像中不断移动

时，即可根据图像各部分的相互关系来了

解图像的结构特征。因此，利用形态学算子

来处理图像时，结构元的设置非常重要。

由于二值化后的图像已形成多个空间

位置濒临字符边缘的像素分布，这有利于

构成牌照连通区域。由于牌照内字符间距

随图片中牌照的几何尺寸不同而有所变

化；且牌照位置附近可能存在干扰纹理的

影响，因此，为防止连通区域断裂和尽可

能减少与背景纹理的粘连，需要仔细确定

结构元。结构元的确定如下：

首先根据输入图像大小作为参考因素，

同时为形成完整牌照字符连通区域，把字

符间距最大间隔作为设计结构元的另一个

主要依据。设车牌最大字符间距为ａ，字符

最大高度为２ｂ，首先使用开运算：在垂直

方向上取长度为（ｂ＋１）的结构元进行

腐蚀运算，消除孤立

的噪声点；在水平方

向上取长度为（２ａ＋

１）的水平线结构元对

二值图像进行膨胀运

算，连接图像中的断

续点并填补空洞，从

而形成多个连通区域。

实验结果如图６所示。

经过形态学开运算

后，车牌区域融合在

一起的同时，也会形

成其他多个干扰连通区

域，必须将这些干扰滤除。由于车牌区域

的面积大小通常约为６０００像素（１５０ｘ４０像

素），可以选用４０００像素为阈值，把面

积小于４０００像素的干扰区域删除，从而去

除太小的连通区域，实验结果如图７。

对连通区域进行标记，并分析连通区

域的特征。由于车牌本身固有的宽高比相

对固定，一般在０．３～０．３４之间［５］，因此

再通过比较连通区域的宽高比是否在这范

围之内，从而去除太大的连通区域，并对

这些区域进行填充。如图８。

此时我们再使用图像减法，用原车牌

的二值图像减去去除干扰区域后的车牌图

像，得到较为接近的车牌区域，如图９。

图９原车牌二值图像减去形态学运算后

的结果图

可以看出，经过对图像的各方面处理

以后，所得的图像已经有很明显的车牌特

征，为车牌定位减轻了许多工作。

４、小结

车牌图像预处理是车牌识别系统的基

础环节，其结果直接影响后续的车牌识别

工作。实际应用中的图像包括各种条件下

采集到的不同大小的车牌图像，要尽量消

除噪声，提高图像质量，就要选取恰当的

图像预处理方法，以提高识别率。本文结

合多种图像处理方法来进行车牌图像预处

理，实验效果证明，本文的预处理方法能

有效地去除图像噪声和多余信息、提高图

像质量，便于进行后续的车牌图像识别工

作。

图１车牌图像

预处理流程图

图２灰度变换前后的效果图

图４直方图均衡化处理前后的效果图图

图５二值化后的车牌图像

图６形态学开运算后的结果图

图７去除过小的连通区域后的结果图

图３直方图均衡化处理前后的直方图

图８去除过大的连通区域后的结果图

基于图像处理技术的车牌识别方法研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/374418897.html, 基于图像处理技术的车牌识别方法研究作者：朱明秀来源：《信息记录材料》2019年第03期【摘要】近几年，智能化在我国各行各业中都应用极广，在交通系统中应用也非常多，车牌识别技术则是其中之一，如何在车辆正常行使状态下完成车牌自动识别？本文将从车牌识别现状入手进行分析，找到现有识别方式的一些问题，再吸取经验，从车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别几方面对基于图像处理技术的车牌识别方法进行探讨。【关键词】图像处理技术车牌识别方法抓取识别【中图分类号】TP274 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2019）03-0224-03 1 引言随着经济和科技的发展，我国国民生活水平也日益提高，汽车成为每家每户常见的交通工具，这虽然带动了我国经济的发展，但也使交通管理工作量变大，在这种情况下，再依靠传统的办法根本无法完成交通管理工作，这就需要我们依靠信息化、智能化的技术去辅助完成交通管理工作。对于车辆来讲其主要识别是依靠车牌来的，因此我们必须将这种智能化、信息化技术应用到车牌识别中来，使之能服务于我国的车辆管理工作，使车辆管理工作能更加高效的运行。 2 车牌识别技术概述 2.1 车牌识别技术现状近年来我国的车牌智能识别技术发展也非常快，现有的识别技术普遍有两种，一种是将车牌信息收集储存于IC卡或者条形码，通过无线电频率鉴别系统来识别汽车车牌号码，这种识别技术相对准确度比较高，但整套设备存在2个实际操作的问题：①十分复杂，不利于异型作业，而且需要所有车牌按照全国统一标准来制定，执行难度很大。②对扫描的工具要求非常高，这导致整套设备价格成本过高，而且虽能进行扫描，但无法核实车和卡是否一致，这也是个目前尚未突破的技术问题，这些问题都导致通过IC卡或条形码来进行识别的技术无法得到很好的推广。另一方面是直接通过突破来进行识别，因为这种识别方法能在无任何信号发送设备的情况下抓取到不同状态车辆的车牌，并通过非接触性信息菜系系统来进行智能识别，这种方法近年来使用很多，其相对IC卡和条形码来讲，能有效降低从成本，提高经济效益，而且起能通过图像抓取和人为参与结合来解决系统中的识别错误问题，有效提高。 2.2 车牌识别技术的研究意义

对于车牌识别图像预处理技术的研究

对车牌识别图像预处理技术的探究摘要：随着当今汽车数量日益增加，城市交通状况也相应的受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。这些系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通数据，达到监控、管理和指挥交通的目的。MATLAB是一种高效的工程计算语言，它是一个比较完整的数据库系统，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。本文详细阐述了运用MATLAB对车牌进行图像增强、边缘检测、二值图像化、形态学滤波等处理过程，为后面研究其定位、分割、识别做好充分的准备。关键词：车牌图像增强中值滤波二值化形态学滤波 MATLAB 引言：通常情况下，由于外界光线、气候或其他自然、设备本身、人为因素等干扰而导致所拍摄的车牌图片成像不完美，使得对比度太小、曝光量太大、不清晰、倾斜等情况产生，这些情况都会极大的影响后期车牌号码字符的分割、识别操作，甚至导致无法进行字符分割和识别操作。因而，在做字符分割和识别操作之前，对图像做一系列的预处理很有必要。这些预处理操作包括图像增强处理（中值滤波、均值滤波、直方图均衡化）、边缘检测、二值化、形态学滤波处理。 1图像的增强处理 1.1中值滤波中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。但是对一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法。中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。

数字图像处理之车牌提取

车牌提取本文介绍了车牌定位的各种算法及发展，并利用matlab软件对一幅车头照片进行了车牌区域的定位。一、前言数字图像处理技术的发展十分迅速，最初应用在空间探索及医学领域，如今，它已经成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学甚至社会科学等领域学习和研究的对象。同时，随着我国经济的高速发展，交通变得日益繁忙，对智能交通系统的研究变得十分迫切。利用了图像处理技术的车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分。要实现交通智能化，首先要能获得道路交通状况和车辆情况的相关数据，因此车辆牌照的识别智能交通领域的一个重要研究课题之一，是实现交通智能化的一个重要环节。要想准确识别出车牌的数字，首先必须要能在含有车牌的图像中定位出车牌的位置，才能进行进一步的数字分析识别，所以，车牌的定位技术是车牌识别的基础。二、相关理论介绍（一）车辆牌照的特点现在我国车牌有4种类型：（1）小功率汽车使用的蓝底白字牌照；（2）大功率汽车使用的黄底黑字牌照；（3）军、警用的白底黑字、红字牌照；（4）国外驻华机构使用黑底白字牌照。这些牌照的长度均为45cm，宽为15cm，共有字符7个。一般民用牌照第一个字符为汉字，且是各省市的简称；第二个字符为大写英文字母，如“E”；第三个字符是英文字母或阿拉伯数字，第四至第七个字符为阿拉伯数字，如“沪E 30265”就是最典型的车牌符号。车牌的位置一般在汽车的下方。（二）车牌定位算法的发展现状车牌定位算法分为图像的预处理、车牌的搜索和车牌鉴别定位三部分。图像预处理就是要获得有用的图像的边缘，并将其二值化；车牌搜索则是搜索整幅图像以得到有可能包含车牌的若干感兴趣区域；车牌定位则是根据车牌的特征对提取出的感兴趣的区域进行鉴别和剔除假的车牌, 从而提取到真正的车牌。相较于车身其他位置，车牌区域有其自身特点，主要有车牌底色与车身颜色，字符颜色有较大差异；车牌的矩形区域内存在较丰富的边缘，呈现出规则的纹理特征；车牌内字符之间的间隔比较均匀，字符和牌照底色在灰度上存在跳变；图像中牌照长宽比的变化有一定范围等。这些都为车牌定位分割提供了先验知识。但是，摄像机获得的图像含有丰富的自然背景及车身背景信息，易受照明、天气条件及运动失真和模糊的影响，同时由于在野外环境下使用，车牌会有不同程度的磨损、污迹干扰、变形等，这些问题给车牌定位带来了难度。目前较为成熟的车牌区域定位算法有自适应边界搜索法、区域生长法、灰度图像数学形态学运算法、基于纹理或颜色的分割方法以及模糊聚类法等。这些方法都有各自的优点，但是在实际应用中也存在着一些不足之处。例如，对于基于纹理的分割方法，图像中很可能不止一个区域具有车牌区域类似的纹理特征，难以准确找到

基于MATLAB的车牌图像预处理系统的实现

河北农业大学《数字图像处理》课程设计课程题目：基于MATLAB的车牌图像预处理系统的实现学院：现代科技学院专业班级：电子信息科学与技术0803班学号： 2008614140305 学生姓名：谢伯云指导教师：尹辉娟 2011 年 01 月 07 日

摘要随着我国经济的发展，综合实力的增强和城市化进程的加快，国内各大城市交通管理能力将面临重大考验。近年来，各主要城市都将城市智能交通系统（ITS）的建设作为改善城市交通状况的重点，以缓解城市交通管理的压力，车牌识别系统作为智能交通系统的主要技术之一也得到了很大的发展。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。关键词：汽车牌照;MATLAB ; 图像处理 ; 识别 1. 目的与要求目的 : 1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理

系统中的基本原理与方法。 2 、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。要求 : 1、要充分认识课程设计对培养自己的重要性，认真做好设计前的各项准备工作。尤其是对编程软件的使用有基本的认识。 2、既要虚心接受老师的指导，又要充分发挥主观能动性。结合课题，独立思考，努力钻研，勤于实践，勇于创新。 3、独立按时完成规定的工作任务，不得弄虚作假，不准抄袭他人内容，否则成绩以不及格计。 4、在设计过程中，要严格要求自己，树立严肃、严密、严谨的科学态度，必须按时、按质、按量完成课程设计。

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书

目录一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21)

一、课程设计目的车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。二、设计原理: 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。三、详细设计步骤:

1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，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。牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (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。流程图:

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言经官电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化引言智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。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、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。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。

车牌识别实验报告

数字图像处理在车牌识别中的应用摘要随着汽车数量在我国大面积的增加，城市交通状况逐渐受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。因此，智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题。车牌识别系统作为智能交通系统的核心，起着非常关键的作用。目前，图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。本文旨在粗浅的运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用（所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下，易于处理的实验图片，不具有广泛性）。以车牌为研究对象，主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程，完成车牌的识别。 1.绪论 1.1背景及现状：基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在都已经有比较成熟的产品投入使用，比如美国的（AUTOSCOF）2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/Car System、德国西门子公司的ARTEM7SXI系统、新加坡的Optasia公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但因为我国车牌样式的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统不适合我国国情。基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。关于车牌定位方面，主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征，再结合数字图像处理、形态学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。基于特征的车牌定位的方法有C.J.Setchel提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法，M.M.Mfahmy提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区，然后采用投影的方法剔除假车牌，定位针车牌。基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法，基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。还有根据彩色边缘检测算子ColorPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的车牌定位算法。 1.2原理及方法通常，车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正、车牌分割

基于数字图像处理的车牌识别系统

车牌图像定位与识别

专业综合实验报告----数字图像处理专业：电子信息工程班级：：学号：指导教师：

2014年7月18日车牌图像定位与识别一、设计目的利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。二、设计容和要求车牌识别系统应包含图像获取、图像处理、图像分割、字符识别、数据库管理等几个部分，能够完成复杂背景下汽车牌照的定位分割以及牌照字符的自动识别。这里，只要求对给定的彩色车牌图像变换成灰度图像，用阈值化技术进行字符与背景的分离，再提取牌照图像。三、设计步骤 1．打开计算机，启动MATLAB程序； 2．调入给定的车牌图像，并按要求进行图像处理； 3．记录和整理设计报告四、设计所需设备及软件计算机一台；移动式存储器；MATLAB软件。五、设计过程车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。 (一）对图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等

1.载入车牌图像：原图 2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：灰度图灰度直方图 3.用roberts 算子进行边缘检测：图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是

模糊车牌识别

模糊车牌识别思路 ------ by:吴谚神，张伟，向刚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釆集、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。

课程设计报告-车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计一、摘要: 随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。二、设计目的和意义: 设计目的： 1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。设计意义：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。三、设计原理: 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。四、详细设计步骤:

车牌图像预处理研究

１、引言智能交通系统（ＩＴＳ）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。国外的车牌识别研究始于８０年代，９０年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。车牌图像预处理研究江少梅　广东省广州市番禺区广播电视大学　５１１４００２、车牌识别技术特点基于图像处理的车辆牌照识别技术（Ｌｉｃｅｎｓｅ　Ｐｌａｔｅ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＬＰＲ）能直接对车牌进行识别，不需要被识别车辆主动参与，就可以对所有通行车辆识别、管理，该技术成本低、实时性强、易于推广，还可以进行图像的回放及检索，有利于识别结果的人工检验和修正，是目前可行的车牌自动识别技术。车牌识别过程一般分为车牌图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个步骤。要使车牌识别算法能适应各种环境、背景条件，关键是在识别过程中，将这些背景条件实现统一，尽量减低外部条件对车牌识别过程的影响，因此图像预处理显得尤为重要，本文研究的就是车牌识别的第一步——车牌图像预处理。３、车牌图像预处理车牌图像通常是在各种复杂的背景、环境条件下采集得到，图像质量难以保证，因此在进行车牌定位之前，通常要进行图像的预处理工作。图像预处理［１］主要是对系统获取的原始图像基本特征的信息进行相应的、有针对性的处理，以滤去干扰、噪声，作几何校正、色彩校正，以便于计算机的分析计算，一般包括滤波、图像增强、图像二值化、形态学运算、边缘检测等等。本文的图像预处理流程图如图１。３．１　图像灰度化将彩色图像转换成灰度图，一方面提高了图像的处理速度，另一方面更统一了多种颜色的车辆牌照。本文采用加权平均值法将图像灰度化，即根据重要性或其他指标给Ｒ、Ｇ、Ｂ赋予不同的权值，并使Ｒ、Ｇ、Ｂ等于它们的值的加权和平均，Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝（ＷｒＲ＋ＷｇＧ＋ＷｂＢ）／３其中Ｗｒ、Ｗｇ、Ｗｂ分别是Ｒ、Ｇ、Ｂ的权值，取Ｗｒ＝０．２９９、Ｗｇ＝０．５８８、Ｗｂ＝０．１１３，从而得到最合理的车牌灰度图像。３．２　中值滤波接着要进行图像的去噪处理，用中值滤波方法可以有效去除图像中的噪声点，同时保护图像边缘的细节。中值滤波［２］［３］是通过在图像上移动一个滑动窗口，窗口中心位置的象素值用窗口内部所有象素灰度的中值来代替。因此关键在于滑动窗口的选取，本文采用３ｘ３方形窗口进行滤波，可以很好的消除图像中孤立噪声点的干扰，还能有效的保护边界信息。３．３　灰度变换如果一幅图成像时由于光线过暗或曝光不足，则整幅图偏暗（如灰度范围从０到６３）；光线过亮或曝光过度，则图像偏亮（如灰度范围从２００到２５５），都会造成图像对比度偏低问题，即灰度都挤在一起了，没有拉开，这时可以采用灰度变换方法来增强图像对比度。本文采用分段线性灰度变换法进行灰度变换，根据经验值，对［３０　２００］之间的灰度值进行变换。实验效果如下图２。３．４　直方图均衡化直方图是用来表达一幅图像灰度等级分布情况的统计表。通过对图像中像素个数多的灰度值（及对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（及对画面不起主要作用的灰度值）进行归并，从而达到清晰图像的目的，其本质上是一个直方图变换，即将输入图像的直方图映射成一个最大平展的直方图。实验效果如图３。经过直方图均衡化处理以后，图像的灰度分布变得均匀，原来偏暗的图像亮度明显增强，图像变得更为清晰。３．５　图像二值化

数字图像处理实验_汽车牌照自动识别

贵州大学实验报告学院：计算机学院专业：网络工程班级：101 姓名学号实验组实验时间12.11 指导教师戴丹成绩实验项目名称实验四汽车牌照自动识别实验目的 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。实验原理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。实验步骤 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。实验数据getword.m function [word,result]=getword(d) word=[];flag=0;y1=8;y2=0.5; while flag==0 [m,n]=size(d); wide=0; while sum(d(:,wide+1))~=0 && wide<=n-2 wide=wide+1; end temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m])); [m1,n1]=size(temp);

车牌识别图像处理过程汇总

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图像处理在车牌图像预处理中的应用 ●灰度化 ●车牌图像灰度化 ●直方图均衡化 ●灰度拉伸 ●二值化 ●全局阈值法和局部阈值法 ●适用于车牌的二值化方法 ●边缘检测 ●图像梯度 ●几种常见的边缘检测算子 ●适用于车牌的边缘检测算子一、车牌识别系统结构车牌识别系统通常由数据采集(车牌图像摄取)，车牌提取，车牌识别几个主要部分组成，其系统结构如图 1.1 所示：车牌自动识别系统中： 1.图像摄取主要由硬件部分完成，它提取汽车的前景图像，将摄像头的视频信号转换为数字图像信号送给计算机处理。 2.车牌图像预处理。由于拍摄的自然环境及光照条件的影响，车牌图像中存在许多干扰，对车牌的定位带来不便，为了更好的提取车牌，需要对车牌图像进行预处理以保证车牌定位的质量。 3.VLP 检测。即图1.1 中虚线环绕的部分，这一部分是系统的核心，它的实现影响着整个系统的性能，主要利用模式识别、数字图像处理、信息论等知识对车牌图像中的车牌进行定位及提取操作。 4.字符分割及识别。当车牌被成功提取后，需要分割其中的字符，并利用先验知识对其进行识别，以得到最终结果。

二、图像处理具体过程图像处理是人工智能在计算机图形学中的一个重要分支，是车牌识别系统的理论依据。在自然条件下摄取的车牌，除了包含大量噪声外，还具有多样性。为了使系统能够更好的分离车牌，必须对原始图像进行预处理。本章主要讨论车牌图像预处理的一些常用方法，包括图像的灰度二值化、噪声处理、边缘提取等。当摄像机从外界摄入视频图像时，首先把它转换为静态图片，再送入计算机进行处理。由于拍摄环境的多变性，车牌图像中存在噪声和干扰，这些给车牌提取带来困难。系统首先将输入的彩色图像灰度化，并且进行亮度平均，使图像具有较好的对比度；对图像进行边缘提取操作前，往往先要进行噪声抑制操作，以提高边缘提取的质量；二值化则多用于已提取车牌的处理上。车牌图像预处理的难点在于： 1.车牌图像质量不佳，灰度化后会弱化图像中的车牌信息，因而好的灰度化处理非常必要； 2.由于光照的原因，车牌很可能出现过分灰暗或明亮的情况，这种条件下的二值化处理应该分情况讨论，对应特殊的分割阈值； 3.图像中的复杂背景具有丰富的边缘信息，不但会增加系统识别的难度，也会造成系统的误判，怎样去除这些不必要的背景十分关键。实际操作中，因为车牌处于图像的中部偏下位置，所以通常取图像的下半部分进行处理或优先考虑图像中靠下方的位置。 4.车牌中的字符很容易在预处理中发生变形或丢失信息的情况，要注意保持车牌的字符信息。 2.1 灰度化在计算机中，一幅图像由若干个像素组成，每个像素都带有图像的相关信息(如背景、目标、噪声等)，而图像处理技术则通过对这些像素进行处理而得到我们所需要的关键信息。 2.1.1 车牌图像灰度化一般情况下，输入计算机的视频截取图像为RGB 格式，即彩色图片。由于这种图像包含大量的颜色信息，它的每个像素都具有三个不同的颜色分量R(Red)、G(Green)、B(Blue)，这样的图片占据的存储空间很大，而且在对其进行处理时也会耗用较多的系统资源，导致系统的执行效率不高。与之相比，灰度图像只含有亮度信息，从而大大减少了系统的工作时间，满足汽车牌照识别系统的实时性要求。因此，在对图像进行其它预处理之前，一般先将彩色图像转换成灰度图像。最基本的灰度化方法就是直接使用R、G、B 三分量中的最大值或平均值来代替各个分量。灰度化以后，相同颜色的像素具有相同的亮度，这就形成了以亮度为层次的灰度图片。灰度值大的像素比较亮，反之较暗。通常把灰度值分为256 等份，0 度表示最暗的级别，即黑色；255 表示最亮的级别，即白色。图像的灰度化转换还有其它不同的算法，比较常见的是给像素的R、G、B 分量各自增加一个特定的加权系数，相乘后求和，其计算结果作为灰度值，转换公

课程设计报告车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计一、二、摘要: 随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。三、四、设计目的和意义: 设计目的： 1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。设计意义：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。

五、六、设计原理: 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。七、八、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，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。

数字图像处理-常用车牌定位方法的介绍和分析

车牌识别LPR(License Plate Recogniti ON)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像，定位、分割牌照字符，最后自动识别牌照上的字符。为了保证汽车车牌识别系统能在各种复杂环境下发挥其应有的作用，识别系统必须满足以下要求: (1)鲁棒性:在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。 (2)实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。车牌识别技术的关键在于车牌定位、字符分割和字符识别三部分，其中车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个LPR系统识别率的主要因素，是车牌识别技术中最为关键的一步。目前车牌定位的方法多种多样, 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于彩色图像定位等，这些方法各有所长。

1、车牌目标区域特点车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。从人的视觉角度出发，我国车牌具有以下可用于定位的特征: (1)车牌底色一般与车身颜色、字符颜色有较大差异; (2)车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框; (3)车牌内字符有多个，基本呈水平排列，在牌照的矩形区域内存在丰富的边缘，呈现规则的纹理特征; (4)车牌内字符之间的间隔较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在较大的跳变，字符本身和牌照底内部都有比较均匀的灰度; (5)不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长宽比在一定的变化范围内，存在1个最大值和1个最小值。以上几种特征都是概念性的，各项特征单独看来都非车牌图像所独有，但将它们结合起来可以唯一地确定车牌。在这些特征中，颜色、形状、位置特征最为直观，易于提取。纹理特征比较抽象，必须经过一定的处理或者转换为其他特征才能得到相应的可供使用的特征指标。通常文字内容特征至少需要经过字符分割或识别后才可能成为可利用的特征，一般只是用来判断车牌识别正确与否。

关于车牌识别图像预处理技术的研究

关于车牌识别图像预处理技术的研究【摘要】随着交通事业的飞速发展，ITS系统在道路交通领域占有极其重要的位置。通过智能化的车牌识别方式，可以对机动车进行自动进行记录、查验、监控、报警，在很多情况下可以有很好的适用性。本文主要介绍了在图像预处理阶段利用图像灰度化以及一种图像灰度增强方法初步处理被捕捉图像，随后叙述了边缘检测的工作原理及意义，并对传统边缘检测算子进行了分析和介绍，并描述了各个算子在实际应用的优点和不足。【关键词】车牌识别；图像处理；灰度拉伸；边缘检测 1.引言在摄像机捕获图像的过程中，因受环境因素的影响，图片预处理通过必要的技术手段把被识别车牌图像进行标注，以提高车牌识别系统的性能。相应的技术手段有车牌图像的灰度图转换、边缘检测、二值化处理、图像增强、形态学处理等技术[1-3]。 2.灰度化（Image grizzled processing）灰度化的基本方法是将彩色图片的各个颜色分量R、G、B分量取其最大值或平均值并代替之这样就消除了图像中每个像素点的颜色差异，仅仅通过亮度值大小来区别像素点。对于现有主流的图像像素颜色划分有256个亮度级的灰度图像，其灰度值最高值为255就代表白色，灰度值最低值为0就代表黑色[2]。使用函数H（x，y）描述像素点（x，y）的灰度值，R（x，y）表示像素点（x，y）的红色分量的色度值，G（x，y）表示像素点（x，y）的绿色分量的色度值，B（x，y）表示像素点（x，y）的蓝色分量色度值。可用如下公式进行灰度转换。 3.灰度拉伸（Gray stretch）灰度拉伸主要是以图像中的像素点为着眼点对图像进行适当的变换从而达到对噪声的去除或者削弱的目的。通过一系列的变换处理，从而使得图像能够被计算机更好地识别。 5.总结本文详细叙述了图像灰度化以及一种图像灰度增强方法初步处理被捕捉图像，随后叙述了边缘检测的工作原理及意义。在本文中采用Canny算子对图像边缘进行纹理、轮廓、区域定位等特征的提取的同时对图像中的噪声进行抑制。基本达到图像预处理的目的，同时也应该认识到，也有很多的方法同样适用。

数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码

基于matlab的车牌识别系统一、目的与要求目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。要求： 1.理解各种图像处理方法确切意义。 2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。 3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。 4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。二、设计的内容学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示：

三、总体方案设计车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要将拍出的车牌进行处理，在这个过程中，我采用画图工具，将汽车图像的车牌部分进行裁剪，并将车牌的蓝色部分过亮的地方颜色加深，还将车牌中的一个白色的原点抹去，另外还将车牌上的铆钉使用车牌的蓝色背景覆盖，这样分割出的字符更加准确。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB 及以上。系统可以运行于Windows7、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlabR2011a。四、各个功能模块的主要实现程序（一）首先介绍代码中主要的函数功能及用法：