(完整版)基于图像处理的车牌识别任务书
(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。
基于图像处理的车牌识别系统设计与实现
对于复杂环境和恶劣天气条件下的车牌图像，图像处理技术可能面一些特殊字体或个性 化车牌，通用性有待提高。
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基于图像处理的车牌识 别系统设计
系统总体设计
系统架构
设计车牌识别系统的整体架构，包括图像输入、预处理、车牌定 位、字符分割与识别等模块。
车牌定位与分割
探讨基于边缘检测、形态学处理和连通域分析等方法的车 牌定位与分割技术，实现车牌区域的准确提取。
车牌字符识别
研究基于模板匹配、特征提取和分类器设计等方法的车牌 字符识别技术，实现对车牌字符的准确识别和分类。
系统设计与实现
设计并实现一个基于图像处理的车牌识别系统，包括图像 预处理、车牌定位与分割、车牌字符识别等模块，并对系 统进行测试和性能评估。
系统测试及结果分析
• 测试数据集：收集不同场景、不同光照条件下的车辆图像，构建测试数据集。
• 测试指标：准确率、召回率、F1分数等。 • 测试结果：在测试数据集上，系统的准确率和召回率均达到了90%以上，F1分数也在85%以上。同时，系统对于不同场景和光照条件下的车辆图像都有较好的识别效果。 • 结果分析：通过对测试结果的分析，发现系统在车牌定位和字符分割方面表现较好，但在某些特殊情况下（如车牌污损、字符粘连等）识别效果有待提高。针对这些问题，可以采取一
本文提出了一种基于颜 色特征和形态学处理的 车牌定位方法，该方法 能够准确地定位出车牌 的位置，为后续的字符 识别提供了准确的区域 。
本文采用了基于深度学 习的字符识别方法，通 过训练卷积神经网络模 型实现了对车牌字符的 准确识别。
本文对所提出的车牌识 别系统进行了实验验证 ，并对实验结果进行了 详细的分析和讨论，证 明了该系统的有效性和 实用性。
图像处理技术分类
数字图像处理课程设计-基于图像处理的车牌识别技术
《数字图像处理》课程设计报告设计题目：基于图像处理的车牌识别技术学院：xxxxxxxxxxxxxxxx专业：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx姓名：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx学号：xxxxxxxxxxxxxxxxxxx指导教师：xxxxxx2015 年xx 月xx 日摘要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。
本课程设计旨在粗浅地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。
关键词：智能交通、数字图像处理、车牌识别ABSTRACTIntelligent transportation system has become an important research topicin the world of transportation, license plate recognition system as thecore of intelligent transportation system, plays a key role. At present,the application of image processing technology in vehicle license platerecognition has become an important research area of the scientificcommunity.This course is designed to scratch the surface and apply the knowledgeto analyze the basic principles of digital image processing technologyin a friendly environment (experimental vehicle license platerecognition image selected pictures are environment-friendly, easy tohandle, does not have the breadth) . With license plate for the study,the main research how image preprocessing, license plate and licenseplate character segmentation and character recognition process and aseries of complete license plate recognition.Keywords：smart transportation 、Image Processing 、License Plate Recognition目录1、绪论 (4)1.1问题提出 (4)1.2背景及现状分析 (4)1.3目的及意义 (5)1.4开发工具 (5)2、系统设计 (5)2.1总体设计方案 (5)2.2流程图 (5)2.3模块功能分析 (6)2.3.1图像预处理 (6)2.3.2车牌定位 (8)2.3.3字符分割 (8)2.3.4字符识别 (10)3、系统结果分析 (12)3.1本系统结果分析 (12)3.2本系统的不足 (12)4、课程设计总结 (13)5、课程设计体会 (13)6、参考文献 (13)7、附录 (14)1、绪论伴随着工业的迅速发展，城市化的进展和汽车的普及，世界各国的交通量急剧增加。
学生用-数字图像处理(车牌识别)指导书
数字图像处理（车牌识别）课程设计指导书一、课程设计目的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MATLAB，并用其进行数字图像的应用处理的开发设计。
二、课程设计基本要求1.掌握数字图像处理的基本原理。
图像处理的研究内容主要包括：图像变换、图像增强、图像复原、图像编码、边缘提取和图像分割。
2. 熟悉MATLAB图像处理的基本方法。
1）熟悉和掌握MATLAB 程序设计方法；2）熟悉MATLAB图像处理工具箱；3）学会运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析。
3．需要在程序书写时说明做适当的注释。
要理解每个函数的具体意义和适用范围，在报告中须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。
4、通过多幅不同图像来测试该系统的稳定性和正确性。
二、设计的内容利用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，其中车牌定位又可分为图像预处理及边缘提取模块和牌照定位及分割模块；字符识别可分为字符分割和单个字符识别两个模块。
为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。
(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。
(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。
《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。
图像处理课程设计车牌识别
图像处理课程设计车牌识别一、课程目标知识目标：1. 让学生理解图像处理的基本概念，掌握车牌识别的技术原理。
2. 学会使用图像处理软件进行车牌检测、字符分割和识别。
3. 了解车牌识别技术在现实生活中的应用及其重要性。
技能目标：1. 培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力，如车牌识别。
2. 提高学生编程实践能力，能独立完成车牌识别程序的设计与实现。
3. 培养学生团队协作能力，通过小组讨论、分工合作完成项目任务。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对计算机视觉领域的学习兴趣，培养探索精神。
2. 培养学生严谨的科学态度，注重实验数据和结果的分析。
3. 增强学生的社会责任感，认识到技术对社会发展的积极作用。
本课程针对高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
结合学生特点，课程目标注重培养学生的动手实践能力和团队合作精神。
在教学过程中，教师应关注学生个体差异，提供针对性的指导，确保学生能够达到预定的学习成果。
通过本课程的学习，使学生能够掌握图像处理技术，为今后从事相关领域的研究和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像处理基础知识：图像基本概念、图像处理常用算法。
- 教材章节：第一章 图像处理基础- 内容：图像的表示、图像滤波、边缘检测等。
2. 车牌识别技术原理：车牌检测、字符分割、字符识别。
- 教材章节：第二章 车牌识别技术- 内容：车牌定位、车牌区域提取、字符分割与识别算法。
3. 图像处理软件应用：使用OpenCV、MATLAB等软件进行车牌识别。
- 教材章节：第三章 图像处理软件应用- 内容：软件基本操作、车牌识别功能实现。
4. 车牌识别编程实践：设计并实现车牌识别程序。
- 教材章节：第四章 编程实践- 内容：Python编程、OpenCV库使用、车牌识别算法实现。
5. 车牌识别应用案例分析：分析实际应用场景，了解车牌识别技术的应用。
- 教材章节：第五章 应用案例分析- 内容：车牌识别在交通、安防等领域的应用案例。
基于图像处理的车辆牌照识别系统设计与实现
基于图像处理的车辆牌照识别系统设计与实现1.简介车辆牌照识别系统是一种基于图像处理技术的智能交通系统，在现代交通管理中起着重要的作用。
本文将详细讨论基于图像处理的车辆牌照识别系统的设计和实现，包括系统流程、关键技术以及实验结果。
通过该系统，我们可以准确识别和记录车辆的牌照信息，为交通管理提供便利。
2.系统流程基于图像处理的车辆牌照识别系统主要包括图像获取、预处理、车辆牌照定位、字符分割和字符识别等步骤。
首先，通过摄像头等设备获取车辆图像；然后，对图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高后续处理的效果；接下来，通过牌照定位算法找到车辆图像中的牌照区域，并将其分割为字符；最后，使用字符识别算法对每个字符进行识别，得到完整的车辆牌照信息。
3.关键技术3.1 图像预处理图像获取后，通常需要进行一系列的预处理操作来提高图像质量和提取感兴趣的牌照区域。
这些预处理操作包括去噪、直方图均衡化、图像增强等。
去噪操作可以通过滤波器（如中值滤波器）来消除图像中的不必要的噪声；直方图均衡化可以增加图像的对比度，使牌照区域更加突出；图像增强可以通过锐化等算法来增强图像的细节。
3.2 牌照定位牌照定位是车辆牌照识别的关键步骤之一。
一般来说，牌照在车辆图像中的位置和大小是不确定的，因此需要通过算法来自动定位牌照区域。
常用的牌照定位算法包括颜色特征法和形状特征法。
颜色特征法通过分析车辆牌照区域的颜色信息来进行定位；形状特征法通过分析车辆牌照区域的形状特征来进行定位。
这些算法可以结合使用，以提高牌照定位的准确性和鲁棒性。
3.3 字符分割字符分割是将牌照区域中的字符独立开来的过程。
由于车辆牌照的字符形状和大小不一致，字符分割是一个具有挑战性的任务。
常用的字符分割算法包括基于投影的方法、基于边缘检测的方法等。
这些算法可以通过对字符之间的间隔进行分析和优化，来实现准确的字符分割。
3.4 字符识别字符识别是车辆牌照识别的最后一步，其目标是将分割后的字符映射到对应的字符类别。
基于图像处理技术的自动车牌识别系统设计与实现
基于图像处理技术的自动车牌识别系统设计与实现自动车牌识别系统是一种基于图像处理技术的先进系统，能够自动识别车辆的车牌号码并进行准确记载。
本文将介绍自动车牌识别系统的设计与实现，包括系统的主要组成部分、工作原理以及实验结果与分析。
一、系统的主要组成部分自动车牌识别系统由以下主要组成部分构成：1. 图像获取装置：包括摄像头、摄像头固定支架等硬件设备，通过采集车辆的图片进行后续处理。
2. 图像预处理模块：对图像进行去噪、增强、调整、裁剪等处理，以提高识别率和准确性。
3. 车牌检测模块：用于检测图像中的车牌区域，常用的方法包括边缘检测、颜色过滤、模板匹配等。
4. 字符分割模块：对车牌区域进行字符分割，将车牌上的字符分成单个区域，以便后续的字符识别。
5. 字符识别模块：对分割后的字符区域进行识别，常用的方法包括模板匹配、神经网络等。
6. 车牌信息存储模块：将识别出的车牌号码进行存储，以便后续使用。
二、工作原理自动车牌识别系统的工作原理如下：1. 图像获取：系统通过摄像头获取车辆图片，并将图像传送到图像预处理模块。
2. 图像预处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、调整、裁剪等操作，以提高图像质量。
3. 车牌检测：通过边缘检测、颜色过滤、模板匹配等方法，检测出图像中的车牌区域。
4. 字符分割：将车牌区域进行字符分割，得到单个字符区域，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：使用模板匹配、神经网络等方法，对字符区域进行识别，获取车牌上的字符信息。
6. 车牌信息存储：将识别出的车牌号码进行存储，以备后续查询和使用。
三、实验结果与分析本文设计并实现了一个基于图像处理技术的自动车牌识别系统，并进行了一系列实验以验证系统的性能和准确性。
实验结果表明，该系统在各项指标上都达到了较高的准确性和稳定性。
通过对多个车辆的图片进行测试，系统能够快速而准确地识别出车牌号码，并将其存储到数据库中。
此外，通过对系统的实际应用进行测试，发现该系统在各种光线条件下都能够有效识别车牌号码，且对车牌号码的字体、大小和颜色等变化也具有较强的适应性。
〔大学论文〕基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现(含word文档)
基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现目录摘要 (1)1.设计原理 (2)2．详细设计步骤 (3)2.1提出总体设计方案 (3)2.2预处理及边缘提取 (4)2.2.1图象的采集与转换 (4)2.2.2边缘提取 (5)2.3牌照的定位和分割 (9)2.3.1牌照区域的定位 (9)2.3.2牌照区域的分割 (10)2.3.3车牌进一步处理 (11)2.4字符的分割与归一化 (12)2.4.1字符分割 (13)2.4.2字符归一化 (13)2.5字符的识别 (13)3．设计结果及分析 (16)4．程序源代码 (19)4.1基于matlab的程序源代码 (19)4.2基于VC++的程序源代码 (31)5．结语 (57)6．心得体会 (58)7．参考文献 (59)摘要汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。
本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。
在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。
实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。
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。
关键字：车牌识别系统、智能化交通、车牌定位、字符分割、字符识别AbstractVehicle license plate recognition system is the intelligent road traffic constraints important factors,including the license plate location,character segmentation and character recognition of three main parts.Firstly,the vehicle license in the original image to determine the horizontal and vertical position,thereby positioning the vehicle license,and character segmentation using a local projection.In the character recognition part of the proposed feature extraction in the case of non-support vector machine based license plate recognition method.Experimental results show that the proposed method has good recognition performance.With the increasing popularity of road,road transport in China has developed rapidly,so the artificial management has not full of actual needs,microelectronics,communications and computer technology applications in the transport sector has greatly improved the efficiency of traffic management.Automatic license plate recognition technology has been widely used.Keywords:license plate recognition system,intelligent transportation,license plate localization,character segmentation,character recognition1.设计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。
基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统
基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统车辆牌照识别和车牌追踪系统是一种基于图像处理的技术，用于自动识别和追踪车辆牌照。
它的应用范围广泛，涵盖了交通管理、安防监控、智能停车、智能交通等领域。
本文将对基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统进行详细介绍。
一、背景介绍随着车辆数量的快速增长，传统的人工识别车牌的方式已经无法满足实际需求。
因此，车辆牌照识别和车牌追踪系统应运而生。
该系统利用计算机视觉和图像处理技术，将车牌中的字母和数字识别出来，并将识别结果用于后续的车牌追踪任务。
二、车辆牌照识别系统车辆牌照识别系统主要包括图像采集、车牌定位、车牌识别和字符识别等步骤。
首先，需要进行图像采集。
通过摄像头或者视频设备，获取车辆的图像数据。
图像采集过程中需要注意图像质量，以保证后续的车牌识别准确性。
接下来，进行车牌定位。
车牌定位是指从采集的图像中确定车牌的位置。
通常，车牌具有固定的形状和大小，可以通过图像处理算法来提取出车牌的特征并确定其位置。
然后，进行车牌识别。
车牌识别是指从定位的车牌图像中识别出车牌中的字母和数字。
车牌识别算法主要利用图像分割、特征提取和模式识别等技术，对车牌图像进行处理并识别出其中的字符信息。
最后，进行字符识别。
字符识别是指将车牌中的字母和数字转化为文本信息。
通常，字符识别算法采用模式匹配和机器学习等技术，通过训练模型来实现。
三、车牌追踪系统车牌追踪系统主要是基于车辆牌照识别系统的结果，对车辆进行跟踪追踪。
首先，需要建立一个车牌数据库。
将车辆牌照识别系统识别出的车牌信息存储在数据库中，包括车牌号码、车辆类型、颜色等信息。
接下来，进行车辆跟踪。
车辆跟踪是指在连续的图像帧中，根据识别出的车牌信息来追踪车辆的运动轨迹。
车辆跟踪算法通常采用目标检测和运动分析等技术，通过比对连续帧之间的差异来确定车辆的位置和运动信息。
最后，进行车辆识别和属性提取。
根据车牌数据库中存储的信息，对追踪到的车辆进行识别和属性提取，包括车辆品牌、型号、所有人等信息。
基于图像处理与深度学习的车牌识别系统设计与实现
基于图像处理与深度学习的车牌识别系统设计与实现车牌识别系统是一种利用图像处理与深度学习技术实现的智能系统，能够准确地识别图像中的车牌信息。
本文将详细介绍基于图像处理与深度学习的车牌识别系统的设计与实现过程，并分析系统在实际应用中的效果和应用前景。
一、引言车牌识别系统是将图像处理与深度学习技术相结合的一个典型应用案例。
随着计算机视觉和深度学习的快速发展，车牌识别系统在交通管理、智能安防等领域发挥着重要作用。
本系统旨在使用图像处理与深度学习技术设计与实现一个准确、高效的车牌识别系统。
二、系统设计与实现2.1 数据采集与预处理车牌识别系统的第一步是收集高质量的车牌图像作为数据集。
这些图像应包括多种车牌颜色、不同角度和光照条件下的图像。
而后，对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、裁剪和尺寸调整等操作，以提高后续识别算法的准确度和鲁棒性。
2.2 特征提取与选择车牌识别系统的关键步骤是对图像进行特征提取。
常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，通过学习与车牌相关的特征，例如车牌的颜色、字符的形状等。
此外，还可以利用传统的图像处理方法提取车牌的轮廓、边缘等特征。
2.3 模型训练与优化在车牌识别系统中，通常将特征提取与模型训练相结合。
首先，利用预处理得到的图像数据集，将其分为训练集和测试集。
之后，采用深度学习模型（如卷积神经网络）对训练集进行训练，优化模型参数以提高识别准确度。
通过反复调整模型结构、学习率等参数进行优化，提高系统的性能。
2.4 车牌定位与识别车牌定位是车牌识别系统的一个重要步骤。
通过图像处理技术，可以提取出车牌图像。
在得到车牌图像后，利用训练好的深度学习模型对车牌进行识别。
可以通过字符分割、字符识别等算法实现对车牌号码的识别。
此外，还可以运用光学字符识别（OCR）技术提高车牌信息的提取率和识别准确度。
2.5 结果展示与应用设计好的车牌识别系统需要将其与实际应用相结合，实现自动化的车牌识别。
车辆牌照自动识别系统任务书
车辆牌照自动识别系统任务书苏州科技学院毕业设计任务书设计题目车辆牌照自动识别系统院(系) 高博教学区专业计算机科学与技术学生姓名陈海学号050422421起迄日期年月日~ 年月日设计地点指导教师谷慧娟职称职称填写日期: 年月日任务书填写要求1．毕业设计任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经教研室审查、教研室主任签字后生效；2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴；3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及院（系）主管领导审批后方可重新填写；4．任务书内有关“院（系）”、“专业”等名称的填写，应写中文全称。
学生的“学号”要写全号，不能只写最后2位或1位数字；5．在任务书内“主要参考文献”一栏中，指导教师可列出必读的参考文献，但不能给出太多的参考文献。
“主要参考文献”的填写，应按照国标GB7714—87《文后参考文献著录规则》（见苏科教通[2006]95号文件中的附件7）的要求书写，不能有随意性；6．任务书封面上“起迄日期”是指从毕业设计开始到毕业设计答辩结束为止；7．有关年、月、日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。
如“200 6年9月25日”或“2006-09-25”。
苏州科技学院毕业论文任务书论文题目车辆牌照自动识别系统院(系)专业学生姓名学号起迄日期年月日~ 年月日指导教师职称职称填写日期: 年月日任务书填写要求1．毕业论文任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经教研室审查、教研室主任签字后生效；2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴；3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及院（系）主管领导审批后方可重新填写；4．任务书内有关“院（系）”、“专业”等名称的填写，应写中文全称。
基于数字图像处理的车牌定位与识别 毕业设计
毕业设计（论文）题目基于数字图像处理的车牌定位与识别姓名学号0911121106所在学院理学院专业班级09信科1指导教师日期2013年3月29 日毕业设计（论文）任务书学院理学院指导教师徐斌职称学生姓名专业班级09信科1学号0911121106 设计题目基于数字图像处理的车牌定位与识别设计内容目标和要求首先了解各种图像处理的基本方法，及其优缺点，结合车牌定位技术，熟悉图像定位技术的机制和原理，静态目标图像的识别方法和机理，然后熟悉单一环境下的运动图像识别和跟踪技术。
最后采用粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法从运动图像中定位目标图像边缘，从而获取有用图像。
最好能够使用Matlab或者phtoshop对截取的图形进行加工处理，获得更高质量的目标图像。
要求：有一定的图像处理技术，能运用matlab或者phtoshop等软件处理图像。
指导教师签名：年月日基层教学单位审核学院审核此表由指导教师填写学院审核1毕业设计（论文）学生开题报告课题名称基于数字图像处理的车牌定位与识别课题来源课题类型指导教师学生姓名学号0911121106 专业班级09信科1本课题的研究现状、研究目的及意义随着我国经济的快速发展，智能交通系统将会成为现代交通管理发展的必然趋势。
车辆自动识别系统是智能交通系统(工TS)实现的前提。
车牌识别是车辆自动识别系统中最有发展前景的技术之一。
车牌识别系统主要由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成。
其中，车牌定位是字符分割和字符识别的基础，对整个系统的性能起着至关重要的作用，决定着系统的识别速度和识别精度。
从图像处理的性质来看，车牌定位主要分为基于灰度图像的车牌定位和基于彩色图像的车牌定位。
基于灰度图像的车牌定位速度较快，但定位精度不高，受环境、光照等因素影响较大;彩色图像包含的信息比灰度图像多得多，因而更易于车牌定位，但运算量大，因此，基于彩色图像的车牌定位研究较少。
近年来，随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展，基于彩色图像的车牌定位将是车牌定位研究的热点。
基于图像处理的智能车牌识别系统设计与实现
基于图像处理的智能车牌识别系统设计与实现摘要：汽车是现代社会中不可或缺的交通工具，其数量的快速增长给道路交通管理带来了巨大的挑战。
为了提高交通管理的效率和准确性，智能车牌识别系统应运而生。
本文将介绍基于图像处理的智能车牌识别系统的设计原理和实现方法。
1. 引言随着城市交通的快速发展和车辆数量的迅猛增长，传统的人工车牌识别方法已经无法满足交通管理需求。
而基于图像处理的智能车牌识别系统能够通过计算机视觉和模式识别技术，自动、高效地从道路图像中提取出车牌信息，为交通管理部门提供准确、快速的数据支持。
2. 智能车牌识别系统的基本原理智能车牌识别系统主要包括图像获取、图像预处理、车牌定位与分割、字符识别和结果输出等几个主要步骤。
首先，通过摄像机等设备获取车辆图像。
然后，对车辆图像进行预处理，包括去噪、图像增强、灰度化等操作。
接下来，通过图像处理算法实现车牌的定位和分割，将车牌从整个图像中提取出来。
然后，使用字符识别算法对车牌中的字符进行识别。
最后，将识别结果输出给交通管理部门。
3. 图像获取图像是智能车牌识别系统的输入数据，其质量直接影响着识别结果的准确性。
为了获取高质量的图像，可以采用高分辨率的摄像机和适当的拍摄角度。
此外，应注意光线条件和环境因素对图像质量的影响，如使用适当的补光设备来提高图像亮度。
4. 图像预处理在车牌识别之前，需要对图像进行预处理，以提高识别算法的准确性和鲁棒性。
预处理步骤包括图像去噪、灰度化、图像增强等。
去噪可以通过滤波算法实现，如中值滤波、均值滤波等。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，减少了计算量和复杂度。
图像增强可以通过直方图均衡化、对比度增强等方法来提高图像质量。
5. 车牌定位与分割车牌定位与分割是智能车牌识别系统中最关键和复杂的步骤。
通过图像处理技术和模式识别算法，识别车辆图像中的车牌区域，并将其从整个图像中分割出来。
车牌定位和分割方法包括基于边缘检测的方法、基于颜色特征的方法以及基于模板匹配的方法等。
图像处理车牌识别系统设计实验报告书1 精品推荐
图像处理车牌识别系统设计实验报告书目录一、摘要 ---------------------------------------------------------------------------------- 2二、设计原理 --------------------------------------------------------------------------- 21、车牌的定位研究---------------------------------------------------------------- 32、字符分割的研究---------------------------------------------------------------- 33、字符识别的研究---------------------------------------------------------------- 3三、详细设计步骤 --------------------------------------------------------------------- 31、车牌定位------------------------------------------------------------------------- 31.1图像的预处理 ------------------------------------------------------------- 31.2车牌定位-------------------------------------------------------------------- 72、字符分割------------------------------------------------------------------------- 92.1对读入图像进行预处理操作-------------------------------------------- 92.2图像校正------------------------------------------------------------------- 102.3去除水平方向上的边框------------------------------------------------- 122.4去除垂直方向上的边框------------------------------------------------- 132.5去除车牌上的圆点------------------------------------------------------- 153、字符识别------------------------------------------------------------------------ 183.1建立字符模板数据库---------------------------------------------------- 183.2对分割字符进行匹配---------------------------------------------------- 204、系统界面的实现--------------------------------------------------------------- 23四、设计结果分析 -------------------------------------------------------------------- 29五、设计体会 -------------------------------------------------------------------------- 29车牌识别系统的设计一、摘要车牌是一辆汽车独一无二的信息，因此，对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。
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2、摄像机技术有待进一步提高
在道路监控中，由于摄像机收到环境因素的影响比较大，并且长期在室外，因此车牌识别系统中的摄像机不仅要求清晰度高，还要求适应性强。例如省道、国道以及县道对车辆行驶速度要求不同，这就要求摄像机的快门速度设计有所不同，不仅要方便使用者安装调试，还要求快门速度设定更加精准，以满足不同使用场所的要求。另外，在北方冬天的雨雪或大雾天气，就会严重影响监控摄像机的清晰度，针对这种情况，不少厂家在摄像机上设计了透雾功能，针对有雾的图片进行独特的处理，实时调整图像的动态曲线范围，提供更为清晰的监控画面。
吉首大学
本科生毕业设计（论文）任务书
题目名称：车牌图像识别应用技术研究与实现
学生姓名李舟剑学号20084052028
学 院信息科学与信息工程学院
专业年级2008级通信工程
指导教师徐倩
填写时间2011年11月
毕业设计（论文）题目
车牌图像识别应用技术研究与实现
题目类型[1]
软件设计
题目来源[2]
学生自选题
3.田捷,沙飞,张新生.实用图像分析与处理技术[M].北京：电子工业出版社,1995.
4.孙即祥.现代模式识别[M].长沙：国防科技大学出版社,2006.
5.张引.基于空间分布的图像二值化算法[J].浙江大学学报,2004,5(5):9-10.
6.成瑜.汽车牌照自动识别技术研究[J].南京航空航天大学学报,2006,4(9):29-30
3、车牌校正
由于摄像头与车身之间存在着一定的角度，使得得到的车牌图片呈非水平形态。但是为了能够顺利地对车牌进行分割和识别，必须对车牌的角度进行校正，通常情况下是使用Radon变换来完成车牌的校正。
4、车牌分割
车牌分割的过程首先对车牌图片进行水平方向的投影，去除水平边框，然后再进行垂直方向的投影。通过分析车牌投影可以得知，投影中最大值峰所对应的是车牌中的第二个字符和第三个字符之间的间隔，第二大峰中心距离对应的是车牌字符的宽度，以此类推就可以对车牌进行分割。
5、车牌识别和显示
字符识别的方法有很多种，一般来讲模板匹配方法是应用最广泛的。在进行识别的过程中，要先建立标准字库，然后将分割所得到的字符进行分类，将分类后的字符与标准字库中的字符进行比较，最后以误差最小的字符作为结果显示出来。
车牌识别技术在实际应用中的问题
1、破旧车牌识别难度较大
车牌经过长时间的使用，不可避免会出现磨损现象，再加上路面上行驶的车辆不可能都是标准干净的车牌。所以，在实际的车辆监控中，如何提高破旧车牌的车牌识别系统的识别能力是实际生活中急需解决的问题。
三、设计（论文）的要求（包括技术要求、工作要求）
技术要求：
1.掌握车牌图像识别应用技术
2.掌握设计流程。
工作要求：
1.设计并开发软件。
2.完成毕业设计文档,完成流程所需文档。
四、主要参考资料
1.林蔚天.图像处理与汽车牌照识别[J].山东理工大学学报,2007,11(6):46-48.
2.孔宏琦.利用中值滤波进行图像处理[J].长安大学学报,2006,3(7):67-68.
3、3、由高清晰所产生的其他问题
现在，智能交通系统已经从过去的标清系统逐渐被现在的高清系统所取代，因为高清系统的优势不言而喻，但是高清晰的图片也会产生其他问题。高清图片的图片覆盖范围广，可能会产生在同一图片中同时出现多个车牌的识别问题。更重要的是，高清产生过大的数据量，不仅占据过多的资源，并且使得计算机的处理速度过慢，这样就难以实现高清视频流识别，这些都是由高清晰所理
之所以要进行图像预处理，是因为在整个的车牌识别系统中，采集进来的图像是真彩图，还有其他因素的影响，例如采集环境因素、硬件设备等原因，图像比较模糊，其背景和噪声会严重影响字符的准确分割和识别，经过图像预处理后，可以大大提高图像质量。
2、车牌区域定位
对经过预处理后的车牌的二值图片运用形态学进行滤波，使得车牌区域能够形成一个连通区域，然后以车牌的先验知识为依据筛选所得到的连通区域，进而获得车牌区域的准确位置，最后完成从图片中提取车牌的任务。
毕业设计（论文）时间
2011年11月——2012年6月
一、选题的目的及意义
车辆车牌自动识别系统是近几年发展起来的基于图象和字符识别技术的智能化交通管理系统，是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点，成为信息处理技术的一项重要研究课题。该系统一般主要由车牌图象的采集和预处理、车牌区域的定位和提取、车牌字符的分割和识别等几个部分组成，本文对进行了深入研究，主要解决了以下几个问题：一、在复杂背景的图象中准确而迅速地定位分割车牌区域；二、对车牌字符的识别能力得到有较提高。这二个问题的解决为车辆车牌识别系统的整体设计和实际应用创造了有利条件。21世纪以来,随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,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。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻