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摘 要

近些年，伴随着迅猛发展的科学技术，人们生活条件的日益改善，汽车数量也陡然升高，智能化交通管理便逐渐兴起，其目的就在于改善日常交通状况，提高出行效率，当下智能化的交通管理系统中最突出的就是车牌识别。本课题研究的车牌识别系统，以MATLAB软件为基础并且结合图像处理及定位、字符分割和识别等方式，可以实现日常交通中各种复杂情况下的车辆牌照识别。车牌识别系统应用广泛，在未来自动化的交通管理中具有重要地位。

关键词：MATLAB，图像预处理，车牌定位，字符分割

Abstract：In recent years, along with the rapid development of science and technology, people’s living conditions have improved, the number of cars has suddenly increased, and intelligent traffic management has gradually emerged. Its purpose is to improve daily traffic conditions and improve travel efficiency. The most prominent of the traffic management systems is the license plate recognition. The license plate recognition system studied in this project is based on MATLAB software and combines image processing and positioning, character segmentation and recognition, and can realize vehicle license plate recognition under various complicated conditions in daily traffic. The license plate recognition system is widely used and plays an important role in the future of automated traffic management.

Keywords：MATLAB, Image preprocessing, License plate location, Character segmentation

目 录

1 绪论 4

1.1 研究背景及应用 4

1.2 研究意义及难点 4

1.3 研究步骤及核心技术 5

2 系统总体设计方案 5

2.1 系统简述 5

2.2 系统流程图 5

3 图像采集及预处理 5

3.1 图像采集 5

3.2 车辆图像预处理 5

4 车牌定位 5

4.1 车牌定位流程图 5

4.2 车牌定位程序 5

5 字符分割与字符识别 5

5.1 字符分割 5

5.2 字符识别 5

6 实验结果和分析 5

结论 5

参考文献 5

致谢 5

附录：程序清单 5

1 绪论

随着社会的发展与进步，私家车的数量与日俱增，车辆管理已经成为全人类关注的一个问题。

1.1 研究背景及应用

确认汽车身份的唯一依据便是汽车的牌照，因此在智能交通管理系统中的地位是不可取代的。车牌识别是车辆管理最有效的方式，在智能交通没有普及时，会有大量的交警辛勤的指引方向，这种方法不仅低效率并且耗材耗力，而且交通问题改善并不明显，相反，智能交通提高管理车辆效率的同时也节省了人力的耗费。

通过将计算机视觉技术与模式识别相结合形成的系统运用于智能化的交通管理中被称之为车牌识别系统，它在社会各个方面都被大面积运用，主要在以下方面使用较多：

(1)高速公路ETC通道；

(2)使用单双号方法限制车辆；

(3)高速路段测速系统；

(4)住宅区车辆的识别和管理；

(5)监督并控制车辆闯红灯；

(6)停车自动收费；

(7)道口检查站车辆监控。

1.2 研究意义及难点

车牌识别间接地为交通和生活提供了许许多多的便利，车牌识别的核心是对拍摄车牌的图像定位分割以及识别车牌上的字符，车牌识别对交通发展有着巨大意义，它给高速公路上的超速行为以及交管部门即时的监测提供了便利，捕捉到的图像进入车牌识别系统后先经过图像预处理再通过灰度化及其图像腐蚀来降低车牌定位的难度。在定位之前做Robert边缘检测使边缘显现出来，此时只需要找到符合车牌特点的区域即可，车牌被定位好之后便进入下一步--字符分割，在这一过程中有许多因素会导致不能准确无误的分割，进而字符识别也无法准确实现。由此可见，本系统的探究有较大用途。

车牌的识别过程十分复杂，主要是图像处理和模式识别两大部分^[2]，这两方面中存在诸多难点，主要有下面几点影响车牌识别过程中的分割以及识别^[3]。

(1)室外许多情况会影响车牌图像的质量，致使所获图像好的信息难以凸显。例如雨天泥水覆盖了车牌的部分、车牌的倾斜度、光线的强弱程度以及车牌周围有遮挡物等问题都会导致车牌识别过程中出现图像清晰度不高，关键信息不明显等现象从而干扰了车牌识别与分割。

(2)同时存在可观影响的还有摄像机所在的方位和角度。当摄像机拍照的角度很大的时候，所拍的图片就会产生较大变形，这无疑加重了识别的难度，同时也对字符的分割以及识别产生巨大影响。

(3)车辆的牌照存在多样性。不同的国家的车牌都有各自的制作规定，所以在设计程序时要多方面考虑，使得图像的识别更加完善。

(4)中国车牌存在三种字符，分别为阿拉伯数字、指代各个省份的汉字、英文大写字母，这三种字符的形态、大小等互不相同，这无形之中又增加了系统识别车牌的难度。

(5)在许多发达国家中，受到严重污染或者受损较重的车牌被禁止行驶，而在中国却没有这项规定，从而使得车牌不明显。很多车牌即使可以正常定位，然而在字符识别中受到较大影响。

1.3 研究步骤及核心技术

识别车牌的系统重要的步骤：（a）图像采集，（b）牌照图像处理，（c）车牌定位，（d）字符分割，（e）图像识别。其中图像处理是整个系统的基石，图像处理可以划分为如下几部分：

(1)数字化:将捕捉的牌照图像经过量化转为数字化信息利于后续处理；

(2)图像编码:将信息进行编码，然后用于处理它们存储和传输的方法；

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