經典word整理文檔，僅參考，雙擊此處可刪除頁眉頁腳。本資料屬于網絡整理，如有侵權，請聯系刪除，謝謝！車牌識別系統的設計一、摘要:快。無論何種形式的車牌識別系統，它們都是由觸發、圖像采集、圖像識別模塊、輔助光源和通信模塊組成的。車牌識別系統涉及光學、電器、電子控制、數字圖像處理、計算視覺、人工智能等多項技術。觸發模塊負責在車輛到達合適位置時，給出觸發信號，車牌定位、字符識別，最后將識別結果輸出。二、設計目的和意義:設計目的：1、讓學生鞏固理論課上所學的知識，理論聯系實踐。2、鍛煉學生的動手能力，激發學生的研究潛能，提高學生的協作精神。設計意義：研能力。三、設計原理:牌照自動識別是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬件基礎一般包括觸發設備、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些牌照識別系統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、牌照識別然后組成牌照號碼輸出。四、詳細設計步驟:11.提出總體設計方案為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：a.牌照定位，定位圖片中的牌照位置；牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與牌照識別互相配合、互相驗證。自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖象中分割出來。2（2）牌照字符分割:完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。計算水平投影進行車牌水平校正去掉車牌的框架分析垂直投影找到每個字符中心位置按左右寬度切割出字符（3）牌照字符識別:一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。切割出的字符送入庫中與數據庫的圖片相減分析之差最小的圖片是哪張字符依次分析顯示誤差最小的圖片名字2.各模塊的實現:2.1輸入待處理的原始圖像:clear;closeall;%Step1獲取圖像裝入待處理彩色圖像并顯示原始圖像Scolor=imread('3.jpg');%imread函數讀取圖像文件3圖彩色圖像包含著大量的顏色信息，不但在存儲上開銷很大，而且在處理上也會降低系統的執行速度，因此在對圖像進行識別等處理中經常將彩色圖像轉變為灰度圖像，以加快處理速度。由彩色轉換為灰度的過程叫做灰度化處理。選擇的標準是經過灰度變換后，像素的動態范圍增加，圖像的對比度擴展，使圖像變得更加清晰、細膩、容易識別。%將彩色圖像轉換為黑白并顯示figure,imshow(Sgray),title('原始黑白圖像');4圖二值圖像是指整幅圖像畫面內僅黑、白二值的圖像。在實際的車牌處理系統中，進行圖像二值變換的關鍵是要確定合適的閥值，使得字符與背景能夠分割開來，二值變換的結果圖像必須要具備良好的保形性，不丟掉有用的形狀信息，不會產生額外的空缺等等。車牌識別系統要求處理的速度高、成本低、信息量大，采用二值圖像進行處理，能大大地提高處理效率。閾值處理的操作過程是先由用戶指定或通過算法生成一個閾值，0或度值設置為255或0。5兩個具有不同灰度值的相鄰區域之間總存在邊緣，邊緣就是灰度值不連續的結果，是圖像分割、紋理特征提取和形狀特征提取等圖像分析的基礎。為了對有意義的邊緣點進行分類，與這個點相聯系的灰度級必須比在這一點的背景上變換更有效，我們通過門限方法來決定一個值是否有效。所以，如果一個點的二維一階導數比指定的門限大，我們就定義圖像中的次點是一個邊緣點，一組這樣的依據事先定好的連接準則相連的邊緣點就定義為一條邊緣。經過一階的導數的邊緣檢測，所求的一階導數高于某個閾值，則確定該點為邊緣點，這樣會導致檢測的邊緣點太多。可以通過求梯度局部最大值對應的點，并認定為邊緣點，去除非局部最大值，可以檢測出精確的邊緣。一階導數的局部最大值對應二階導數的零交叉點，這樣通過找圖像強度的二階導數餓的零交叉點就能找到精確邊緣點。6圖數學形態非線性濾波，可以用于抑制噪聲，進行特征提取、邊緣檢測、圖像分割等圖像處理問題。腐蝕是一種消除邊界點的過程，結果是使目標縮小，孔洞增大，因而可有效的消除孤立噪聲點；膨脹是將與目標物體接觸的所有背景點合并到物體中的過程，結果是使目標增大，孔洞縮小，可填補目標物體中的空洞，形成連通域。先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算，它具有消除細小物體，并在纖細處分離物體和平滑較大物體邊界的作用；先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算，具有填充物體內細小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用。對圖像做了開運算和閉運算，閉運算可以使圖像的輪廓線更為光滑，它通常用來消掉狹窄的間斷和長細的鴻溝，消除小的孔洞，并彌補輪廓線中的斷裂。bg1=imclose(grd,strel('rectangle',[5,19]));%取矩形框的閉運算figure,imshow(bg1);title('圖像閉運算[5,19]');%輸出閉運算的圖像bg3=imopen(bg1,strel('rectangle',[5,19]));%取矩形框的開運算figure,imshow(bg3);title('圖像開運算[5,19]');%輸出開運算的圖像bg2=imopen(bg3,strel('rectangle',[19,1]));%取矩形框的開運算figure,imshow(bg2);title('圖像開運算[19,1]');%輸出開運算的圖像圖圖7圖2.8區域:a.對圖像每個區域進行標記，然后計算每個區域的圖像特征參數：區域中心位置、最小包含矩形、面積。圖b.際車牌寬高比，將更接近的提取并顯示出來。8框架的寬度和高度的范圍車牌的開始列車牌的開始行圖對水平投影進行峰谷分析,計算出車牌上邊框、車牌字符投影、車牌下邊框的波形峰上升點、峰下降點、峰寬、谷寬、峰間距離、峰中心位置參數。圖figure,subplot(2,1,1),bar(histrow);title('水平投影（含邊框）');%輸出水平投影9圖a.車牌傾斜的原因導致投影效果峰股谷不明顯，在這里需要做車牌矯正處理。這里采取的線性擬合的方法,計算出車牌上邊或下邊圖像值為1的點擬合直線與水平X軸的夾角。從頂邊至第一個峰下降點掃描fresult=fit(xdata',ydata','poly1');%poly1p1=fresult.p1;subcol=imrotate(subcol1,angle,'bilinear','crop');%旋轉車牌圖象sbw=imrotate(sbw1,angle,'bilinear','crop');%旋轉圖像figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol);title('車牌灰度子圖');%輸出車牌旋轉后的灰度圖像標題顯示車牌灰度子圖subplot(2,1,2),imshow(sbw);title('');%輸出車牌旋轉后的灰度圖像title(['車牌旋轉角:',num2str(angle),'度'],'Color','r');%顯示車牌的旋轉角度圖title('水平投影（旋轉后）');圖title('水平投影（旋轉后）');圖2.11去水平（上下）邊框,獲取字符高度:a.通過以上水平投影、垂直投影分析計算，獲得了車牌字符高度、字符頂行與尾行、字符寬度、每個字符的中心位置，為提取分割字符具備了條件。maxhight=max(markrow2);rowtop=markrow(findc);牌的垂直投影圖像圖cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2;ifcleft<12.12將計算計算獲取的字符圖像與樣本庫進行匹配，自動識別出字符代碼:進行車牌識別前需要使用樣本對神經網絡進行訓練，然后使用訓練好的網絡對車牌進行訓練，得到相應的節點數和權值。對已經定位好的車牌進行圖像預處理，逐個的特征提取，然后從相應的文件中讀取相應的節點數和權值，把車牌字符分別送入相應的網絡進行識別，輸出識別結果。建立數據庫樣本與數據庫中圖片相減計算誤差找到誤差最小圖片圖原始圖像:預處理后：字符的分割和識別：從上面結果可以看出，這張車牌的識別失敗了，將A誤識別為4了。在識別中還可能出錯的有0和8，因此需要在其他方面做些彌補，最后達到識別效果。原始圖像:預處理：字符的分割和識別：分割以及字符識別等方面進行了系統的分析。整理和總結了國內外在車牌定位、分割、字符識別方面的研究成果和發展方向，系統介紹了我國車牌的固有特征，以及車牌識別的特點。在車牌定位我們采用基于灰度跳變的定位方法，采用先對圖像進行預處理，再進行二值化操作的方法。實驗表明本方法既保留了車牌區域的信息，又減少了噪聲的干擾，從而簡化了二值化處理過程，提高了后續處理的速度。基于彩色分量的定位方法，運用基于藍色象素點統計特性的方法對車牌是藍色的車牌進行定位，實驗表明，用該方MATLAB圖像預處理、CANNY邊緣檢測、開閉運算子[5，19]、車牌長寬比特征識別等對車牌的定位都是非常有效的，而本設計提出的二次水平投影分析和閾值技術有效檢測了車牌圖像的上下左右邊框、旋轉角度，準確實現的車牌字符的分割，對多個車牌進行實驗，均有很高的正確率。本設計雖然只對藍底白字車牌進行分割識別，對黑底白字車牌原則上整個算法可直接適用，對白底黑字車牌、黃底黑字車牌，需要對車牌定位算法進行調整，并將圖像反轉（0變1、1變經過幾周的奮戰我的課程設計終于完成了。在沒有做課程設計以前覺得課程設計只是對這幾年來所學知識的單純總結，但是通過這次做課程設計發現自己的看法有點太片面。課程設計不僅是對前面所學知識的一種檢驗，而且也是對自己能力的一種提高。通過這次課程設計使我明白了自己原來知識還比較欠缺。自己要學習的東西還太多，以前老是覺得自己什么東西都會，什么東西都懂，有點眼高手低。通過這次課程設計，我才明白學習是一個長期積累的過程，在以后的工作、生活中都應該不斷的學習，努力提高自己知識和綜合素質。在這次課程設計中也使我們的同學關系更進一步了，同學之間互相幫助，有什么不懂的大家在一起商量，聽聽不同的看法對我們更好的理解知識，所以在這里非常感謝幫助我的同學。我的心得也就這么多了，總之，不管學會的還是學不會的的確覺得困難比較多，真是萬事開頭難，不知道如何入手。最后終于做完了有種如釋重負的感覺。此外，還得出一個結論：知識必須通過應用才能實現其價值！有些東西以為學會了，但真正到用的時候才發現是兩回事，所以我認為只有到真正會用的時候才是真的學會了。在此要感謝我們的指導老師喬靜老師對我們悉心的指導，感謝老師給我