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摘 要

在经济发展与资源制约的双重压力下智能交通系统的出现便是时代推动下的必然产物，而车牌识别技术是智能交通系统最为广泛的应用。本次设计是基于Matlab的车牌识别，主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五大步骤。首先，利用Matlab对采集到的彩色图像进行灰度化、二值化的预处理，目的是减少彩色图片中的杂质信息，突显灰度图像中的有用信息。第二，利用图像的边缘检测以及数学形态法定位图像中的车牌区域，从而再一次逼近目标。第三，通过水平投影及垂直分割法将车牌区域及区域中字符进行分割，最后利用模板匹配法将分割好的字符与数据库中已存储的字符进行比对，将相似度最高的字符提取出来，进行字符识别，最终完成车牌识别技术。

关键词：图像预处理,车牌定位,字符分割,字符识别

Abstract：Under the dual pressure of economic development and resource constraints, the emergence of intelligent transportation system is the inevitable result of The Times, and the license plate recognition technology is the most widely used in the intelligent transportation system. This design is based on Matlab license plate recognition, mainly including image acquisition, image preprocessing, license plate positioning, character segmentation, character recognition five steps. First of all, Matlab is used to conduct gray-scale and binarization pretreatment of the collected color images. The purpose is to reduce the impurity information in color images and highlight the useful information in the grayscale images. Second, use the edge detection of the image and the license plate area in the legal position image of mathematical form, so as to close the target again. Third, using the horizontal projection and vertical segmentation method to split the characters in the license plate region and region, using the template to match the glyphs in the database to match the characters that were stored in the database, to extract the most similar characters, and to perform the character-recognition, to finish the license plate recognition.

Keywords: image preprocessing，license plate location，character segmentation，character recognition

目 录

1 绪论 5

1.1 研究背景及意义 5

1.2 国内外研究现状 5

2 本文研究 7

2.1 本文研究内容 7

2.2 Matlab车牌识别过程 7

3 车牌识别技术的原理及方法 8

3.1 图像的预处理 8

3.2 车牌区定位 11

3.3 字符分割 11

3.4 字符识别 12

结论 14

参考文献 15

致谢 16

附录：源程序 17

1 绪论

1.1 研究背景及意义

改革开放以来，随着我国经济的快速发展，城市化进程的不断深入，人们对交通工具所带来的快捷方便产生了强烈的依赖，随之而来的便是汽车数量的快速增长，然而道路交通设施的改造及原始人工指挥的力量都与汽车增长速度大相径庭，这使得城市内部交通问题日益严重，居民出行时间增长，社会生产效率下降；同时能源消耗庞大，污染严重；有资料统计，过去几年内我国3000多万辆汽车吞噬近一亿吨汽油，那么面对如今拥有1.94亿汽车总量的中国，又会有多么可怕的能源吞噬数字出现，而在这些消逝的能源背后又会有多少尾气的排放。最令人惊讶的是20世纪全世界因为交通事故而死亡的人数多达2000多万这数据远远超过第一次世界大战死亡人数，这又意味着什么呢？难道单纯由于交通事故我们每100年就要经历一次世界大战吗？

当人工参与指挥及人工管理模式不能满足现实需求的紧迫情形下我们不得不将视线转向发展势头同样迅猛的计算机行业，通过计算机视觉、通信、信息、控制、网络等技术来改善交通运输所出现的问题，因此车牌识别技术便是趋势下的必然产物，它通过自动识别技术的高效准确性完成车牌图像的采集、图像的预处理、车牌区域的定位、字符的分割及分割后字符识别等步骤，使得智能交通系统更加完善，更加顺应了时代的要求从根源上减轻了人工工作量、提高车辆管理水平。但由于它对天气、噪声、拍摄视角、对比度、车牌磨损度及行驶速度都有较高的要求，目前，我国的车牌识别技术也只能做到较高水平的识别率，在一些更加复杂艰难的环境下依然有很多的不确定性，这便也是我们未来研究过程中所需要突破的瓶颈区，希望在科技的发展，时代的进步下，车牌识别技术能够越来越成熟。

1.2 国内外研究现状

在上世纪80年代一些国外经济发展迅猛的国家便逐渐出现交通拥堵、事故频发、污染严重等一系列的问题，于是相关研究人员便提出能否将驾驶员、交通工具、道路环境三项综合为一体考虑，通过建立一个完整的交通管理体系解决信息的实时性、共享性，从而提高服务水平和管理水平，争取土地资源利用的最大化，能源利用的高效化，从而保证居民出行安全，减少污染，提高社会生产力。

1.2.1 国外研究现状

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