关于车牌识别图像预处理技术的研究

王娜

【期刊名称】《电子世界》

【年(卷),期】2014(000)012

【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。

【总页数】1页(502-502)

【关键词】车牌识别;图像处理;灰度拉伸;边缘检测

【作者】王娜

【作者单位】宿迁泽达职业技术学院

【正文语种】中文

【中图分类】

【相关文献】

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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/7019071613.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

车牌识别论文

《车牌识别系统》车牌识别系统摘要：文章从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，并用MATLAB进行了仿真。关键词：车牌识别，车牌定位，车牌字符分割 1 引言

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。随着 ITS(智能交通系统)的高速发展，对车牌识别技术的研究也随之发展。从根本上讲，牌照识别应用了先进的图像处理，模式识别，人工智能技术来获取，处理，解释，记录拍照的图像。目前，牌照识别技术已经广泛而成功的应用于高速公路的监测，电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车辆辨识等重要领域。车牌识别系统一般包括以下几个部分，见图1。图1 车牌识别系统主要研究内容如下: 1.车牌的定位研究。先进行图像的预处理，包括:RGB彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 2.字符分割的研究。先对定位后的车牌图像进行预处理，然后按照车牌的先验信息,用区域增长算法来确定候选车牌的字符区域。 3.字符识别的研究。对于提取出的单个字符，先进行归一化操作，再与给定的模板做对比，识别出字符。 2. 图像的定位 2.1 图像的预处理一般情况下，由CCD采集到的图像会有不理想的情况，如光线过强，或者偏弱，这些都会对后续的图像处理产生一向。而且车牌位于车身下部，靠近散热片，对比度较差，此时若直接对灰度图像进行定位会有不小的困难，为了获得较好处理的灰度图像，在对CCD 采集的原始图像进行灰度化后，要对其灰度转换。首先对图像灰度拉伸，使灰度级占据 0--255整个区域，这样做的目的是为了减少光线过强，或者偏弱时造成的灰度级过少．本文直接采用直方图均衡化，这样处理简单，运算量小，效果也较理想。 2.2 边缘提取

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。

[参考实用]车牌识别论文

《车牌识别系统》学院：外语学院专业：英语+软件工程091 姓名：张晨曦学号：0918110121 车牌识别系统摘要：文章从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，并用MATLAB进行了仿真。关键词：车牌识别，车牌定位，车牌字符分割 1引言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。随着ITS(智能交通系统)的高速发展，对车牌识别技术的研究也随之发展。从根本上讲，牌照识别应用了先进的图像处理，模式识别，人工智能技术来获取，处理，解释，记录拍照的图像。目前，牌照识别技术已经广泛而成功的应用于高速公路的监测，电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车辆辨识等重要领域。车牌识别系统一般包括以下几个部分，见图1。图1车牌识别系统主要研究内容如下: 1.车牌的定位研究。先进行图像的预处理，包括:RGB彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 2.字符分割的研究。先对定位后的车牌图像进行预处理，然后按照车牌的先验信息,用区域增长算法来确定候选车牌的字符区域。 3.字符识别的研究。对于提取出的单个字符，先进行归一化操作，再与给定的模板做对

比，识别出字符。 2.图像的定位 2.1图像的预处理一般情况下，由CCD采集到的图像会有不理想的情况，如光线过强，或者偏弱，这些都会对后续的图像处理产生一向。而且车牌位于车身下部，靠近散热片，对比度较差，此时若直接对灰度图像进行定位会有不小的困难，为了获得较好处理的灰度图像，在对CCD采集的原始图像进行灰度化后，要对其灰度转换。首先对图像灰度拉伸，使灰度级占据0--255整个区域，这样做的目的是为了减少光线过强，或者偏弱时造成的灰度级过少．本文直接采用直方图均衡化，这样处理简单，运算量小，效果也较理想。 2.2边缘提取对图像进行边缘提取，边缘提取的最大好处就是能够突出边缘区域，同时使背景图像中无关的部分暗淡。由于车牌部分是边缘相对集中的区域，在对其边缘分割后，可以看到车牌部分很明显的突现出来。实现方法中，我们采用了水平差分算法，它利用图像后一列像素减去前一列像素，从而得到边缘图像。再对所得的图像二值化处理。实验结果如图1所示图1边缘提取后的图像由图可见，图像经过差分二值后，车牌区域明显可见。 2.2车牌边界的确定由于车牌一般是由字符、背景和边框组成，提取图像的边缘图像后，在字符与背景处就形成了较强的边缘。再考虑汽车本身的特点，通常车牌位于汽车缓冲器上或附近，靠近整幅图像的下部，在往下便是路面，路面一般是比较光滑，因此可以在边缘提取时就很有效的将这部分杂质滤除掉，而使干扰图像的噪声处于车牌之上，如车灯，或散热片。由此，我们采用由下而上的扫描的方法。首先，对边缘图像的象素沿水平方向累加产生一个投影

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

(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姓名: 周金鑫学院: 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: ...................................

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。