摘 要

随着科技的发展和社会的进步，汽车的使用频率快速增加，与此同时，产生了一系列的交通问题，如交通拥堵、交通事故发生率增高，在这种情况下，车牌识别系统越来越受到人们的重视。车牌识别系统在日常生活中用处很广泛，这其中包括：小区车辆管理；交通流量的监测；闯红灯等违章车辆的监控；交通控制与诱导；港口、机场等出入口车辆管理；道口检查站车辆监控；计算车辆的出行时间；车辆的安全防盗等。

本文研究了国内外的关于车辆识别的算法，掌握了车牌识别系统的原理，重点研究了基于形态学定位的车牌识别算法和基于颜色定位的车牌识别算法，同时，针对颜色定位的车牌识别算法存在的缺点与不足，提出了自己对原识别系统改进的意见及改进措施。

本文主要的研究工作如下：

1. 研究了车牌识别系统的理论基础。主要分析了车牌识别系统的构成以及车牌的灰度化、二值化、滤波、倾斜校正、数字形态学处理、车牌定位、车牌分割、字符识别的原理及方法，对三种边缘检测算子进行了仿真比较；
2. 研究了基于形态学定位的车牌识别系统和基于颜色定位的车牌识别系统这两个系统。对它们从图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别这四个方面进行了仿真与实现，然后分析了两种算法的优缺点；

3.改进了基于颜色定位的车牌识别系统的算法。针对基于颜色定位的车牌识别系统的车牌定位时处理、车牌分割前处理、字符识别算法这三个方面提出了自己的改进方法：在车牌定位时对扩充的面积进行了改进；在车牌分割前提出加入投影法除去边框；在字符识别时对相近的字符加入特征统计识别；

4.在MATLAB上进行了改进算法的实现与结果分析。通过在MATLAB对改进之后的基于颜色定位的车牌识别系统进行实现，实现之后的结果在原有基础上有了一定的提高，特别是在字符识别阶段将模板识别和字符的特征统计识别相结合的方式去识别相近字符，识别的结果较以前更好，对图片上的字符也能很好的识别，在142张样本图片中的识别率达到了93.66%，高于现行的算法92%的识别率，证明改进的系统确实提高了整个识别系统的识别率。

关键词：形态学定位；颜色定位；车牌识别算法；MATLAB

Abstract

With the development of science and technology,and the progress of the society,the usage of cars has increased rapidly.At the same time,it has produced a series of traffic problems,such as traffic jams and the increase of traffic accidents.In this case,people has paid more and more attention to license plate recognition system,which plays a very important role and is used widely,including district vehicle management,traffic flow monitoring,vehicle violation monitoring such as red light,traffic control and guidance,gateway vehicle management in ports and airports,crossing checkpoints vehicle monitoring,calculation of vehicle travel time,vehicle anti-theft security and identification of designated vehicles,so it has huge potential market.

This paper studies the algorithm of vehicle identification at home and abroad,masters principle of license plate recognition system.the research is mainly focused on the the license plate recognition algorithm based on morphological positioning and color positioning.At the same time,improvement suggestions and measures on the original identification system are put forward for the disadvantages and shortages of license plate recognition algorithm based on color positioning.

The main research follows:

Firstly,composition of license plate recognition system is studied as well as the principles and methods of the license plate graying,binarization,filtering,tilt correction,digital morphology, license plate orientation,license plate segmentation,character recognition,and simulate comparisons of the edge detection operator.

Secondly,the two systems of vehicle license plate recognition system based on the morphological location and the license plate recognition system based on color positioning are studied.The four aspects of image preprocessing,license plate location,character segmentation and character recognition are simulated and implemented.Then,the advantages and disadvantages of the two algorithms are analyzed;

Thirdly,improved algorithm of vehicle license plate recognition system based on color positioning.For the license plate recognition algorithm based on color positioning,improvement measures on the license plate location processing,license plate segmentation pretreatment and character recognition algorithm are put forward.The area of the license plate positioning on expansion is improved.Before the license plate segmentation,add projection method in order to remove border.During character recognition,similar characters should enter into feature statistical recognition.

Finally,the implementation and result analysis of the improved algorithm on MATLAB are carried out. The license plate recognition system based on color positioning is realized by MATLAB,after the implementation of the results on the basis of the original have improved to some extent,especially in the stage of character recognition the combination of pattern recognition and character recognition from the statistical feature to identify similar character, recognition results better than before,the images of characters can also very good recognition.In the picture of 142 samples recognition rate reached recognition rate was 93.66%,higher than the existing algorithm for 92% recognition rate that improved system does improve the recognition rate of the recognition system.

Key words:Morphological positioning; color positioning; license plate recognition algorithm; MATLAB

目 录

第1章 绪论

1.1 车牌识别技术的研究背景及目的、意义

1.2 车牌识别技术的国内外研究现状

1.2.1 车牌识别技术国外的研究现状

1.2.2 车牌识别技术国内的研究现状

1.3 本文的主要研究内容及组织结构

第2章 车牌识别系统的研究基础

2.1 车牌识别系统的组成

2.2 图像预处理的理论基础

2.3 车牌定位的理论基础

2.4 字符分割与字符识别的理论基础

2.5 本章小结

第3章 现有的车牌识别算法的研究及仿真

3.1 基于形态学定位的车牌识别算法

3.1.1 预处理

3.1.2 车牌定位

3.1.3 字符分割

3.1.4 字符识别

3.2 基于颜色定位的车牌识别算法

3.2.1 颜色定位

3.2.2 Radon倾斜校正

3.2.3 图像识别

3.3 两种算法的优缺点

3.4 本章小结

第4章 基于颜色定位的识别算法的改进

4.1 车牌定位时处理的改进

4.2 车牌分割前处理的改进

4.3 字符识别算法的改进

4.4 本章小结

第5章 改进的车牌识别算法实现与结果分析

5.1 改进的车牌识别算法的实现

5.2 结果分析

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致 谢

第1章 绪论

车牌识别系统作为目前最热的研究内容之一，它包含了人工智能、图像处理、图像处理等多门学科的内容，在现实生活中，处处都能见到它的身影。现在，车牌识别系统在国外已经得到了非常广泛的应用，我国目前也正在对车牌识别进行一系列的改进与创新，现在已有很多相应的产品投入了使用。

1.1 车牌识别技术的研究背景及目的、意义

在全球范围内，汽车的使用量迅速增加，与此同时，也产生了一系列的交通问题，如交通拥堵、交通事故发生率增高。近几年，我国汽车的保有量已经达到了1亿辆之多^[1]。虽然汽车方便了人们的出行，但也对城市的交通产生了巨大的压力，对交通管理也提出了更高的要求，需要我们用一种更加有效的方式来管理交通。

智能交通系统是一种结合了控制和通信、图像处理、图像识别等一系列高新技术对交通实现智能控制和管理的系统，车牌识别系统是其重要的组成部分，车牌识别系统的主要任务是分析和处理在各种复杂背景（各种光照、车牌倾斜、车牌有灰尘不清晰等）下拍摄的汽车图像，并从中提取并识别出车牌，以方便车辆的管理。在车辆管理的现代化发展中，车牌的识别将是促进其发展的关键，其应用包括：闯红灯等违章车辆的监控；交通控制与诱导；港口、机场等出入口车辆管理；道口检查站车辆监控；计算车辆的出行时间；车辆的安全防盗、查出指定的车辆等。

车牌识别系统可以从一幅拍摄的图片中识别并提取出车牌号，代替了人工的检查，在极大程度上降低了交通管理的复杂性和繁琐性，特别是在现代化城市中，基本每个路口都会有摄像头，每天拍摄的图像数以万计，采用人工检测，费时费力，而使用车牌识别系统，可以使效率得到很大的提高，因为车牌系统识别速度快，而且可以全天候运行。同时，车牌识别系统会将识别的车牌号提取出来，然后以文本的方式来储存，与图片相比，文本格式所占的空间要小很多，这样不仅数据量更小，而且也方便储存，节约了存储空间，特别是在对大数据进行处理的系统，节约存储空间是十分重要的。

1.2 车牌识别技术的国内外研究现状

1.2.1 车牌识别技术国外的研究现状

国外对车牌识别技术的研究较早，现在有很多相关的文章已经发表，对车牌的提取方法就有多种^[2]，如S.Rovetta提出矢量量化（VQ）用于图像文本的定位，VQ的表示可以给出一些关于图像区域内容的提示，如更高的对比度和被映射了更多细节的更小的块，实验结果表明，在使用不同质量的图像时有98%的检出率和200毫秒的处理时间；K.Deb提出了基于滑动同心窗和直方图的车牌检测方法；F.Alegria提出与字符具有相同的纵横比和超过30像素的二进制对象被标记的方法，Hough变换应用于这些标记的对象的上部去检测直线，同样的情况发生在这些连接对象的较低的部分，如果在一定范围内两根直线平行而且在两条线之间连接对象的数目与字符一样，两线之间的该区域被认为是车牌区域。