摘 要

随着套牌车问题的不断增加，套牌的质量以及与真牌的相似程度越来越高，对人眼识别的难度提升的同时，使用机器识别的需求越来越高。本文主要内容则为针对大众的私家车牌照所设计的车牌信息提取系统，通过数字图像处理后所识别的车牌信息与从OBU获取的信息对比，以实现对套牌车的甄别。其核心技术在于车牌定位，字符切割，字符识别。在本系统中，通过对车牌的灰度处理，二值处理，逐步排除噪声干扰。本设计还比较了在边缘检测前后不同的滤波效果，最终选择先边缘处理，再二值滤波的方法，进行图像处理。通过蓝色像素点统计，实现了对车牌的定位。设计使用了大量的实验，确定了一个相对比较完备的字符库。并通过模板匹配的方法实现了识别率较高的车牌识别。

关键词：数字图像处理；车牌识别；MATLAB编程；

Abstract

With the increase of clone car problems, deck quality and true brand is similar to that of the increasingly high degree of difficulty of lifting eye recognition at the same time, the use of machine recognition demand more and more high. The main content of this paper is to design the system to extract license plate information for the public private car license, the recognition by digital image processing after the license plate information and information obtained from the OBU contrast, in order to clone car screening. Its core technology lies in license plate location, character cutting and character recognition. In this system, through the gray treatment of license plates, two value processing, and gradually eliminate noise interference. This design also compares the different filtering effect before and after edge detection, and finally chooses the edge processing, and then the two value filtering method for image processing. Through the blue pixel statistics, the license plate location is achieved. The design uses a large number of experiments and identifies a relatively complete character library. And through the template matching method, the license plate recognition with higher recognition rate is realized.

Key Words：Digital image processing; license plate recognition; MATLAB programming;

目 录

第1章 绪论 1

1.1 课题的背景及其研究意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 设计目的及内容 2

第2章 车牌识别的需求分析及总体设计 4

2.1需求分析 4

2.2设计平台 5

2.3总体设计 5

2.3.1系统的整体流程 5

2.3.2功能模块描述 6

第3章 设计方案的具体实现 7

3.1 图像提取及预处理 7

3.1.1图像提取 7

3.1.2彩色图像灰度化 8

3.1.3边缘提取 9

3.2 车牌定位与分割 10

3.2.1腐蚀与平滑图像 11

3.2.2车牌区域分割 12

3.2.3车牌的二值化处理 13

3.3 字符分割与归一化 15

3.3.1切割的实现 16

3.3.2字符归一化 17

3.4 字符识别 17

3.4.1车牌字符识别的特点 18

3.4.2车牌字符库的建立 19

3.4.3字符识别的具体实现 19

第4章 系统运行测试及结果分析 22

4.1系统运行 22

4.2车牌识别结果 25

4.3 MATLAB检测系统运行速度 26

4.4结果分析 27

第5章 结论 28

参考文献 30

致 谢 31

第1章 绪论

1.1 课题的背景及其研究意义

随着汽车行业高速发展，汽车的数量每年快速增加，同时其带来的交通问题和假、套牌车问题不断的增加，威胁着民众的生命财产安全。相比较而言套牌车问题性质更为严重，一方面，套牌车的横行扰乱了治安秩序，增加了交通管理、处罚，以及刑事侦破的难度；另一方面，套牌车在路上随意违章，也会对车牌号码所对应的车主造成不同程度的经济损害及道德侵犯，减低交通管理部门的公信力。在一些高科技手段产生之前，对于套牌车的发现及查处，往往通过被占用车牌的车主本人发现举报，或者通过经验老道的交警通过肉眼进行辨别，但随着套牌制作技术的提高，之前的人工办法收效甚微，而且执法难度很大。从效率上和力度上都不足以打击到套牌车犯罪，因而急需使用高科技的手段来对套牌车进行监测。

套牌车的产生存在着多方面的原因，主要可以归结为车主本身的主观行为和管理体制上额不健全两大方面。套牌车主自身法律意识淡薄，爱贪小便宜。现行交通管理法规规定，新买的机动车需缴纳车辆购置税后才能办理入户手续。而有一些贪便宜的车主去买一些旧车、改装车甚至是报废车。这些车辆是不允许下发牌照的，于是想要这类机动车上路只能使用套牌；有些犯罪分子为了掩人耳目，逃避公安机关的侦查，以假牌、套牌车为作案工具，从事违法犯罪活动。这类假牌、套牌车主要用于赌博、盗窃、重特大刑事犯罪等违法活动，他们目的明确，准备充分，通过偷、仿、补等手段恶意套用车辆号牌，而且往往会套用同类车型的号牌，给公安机关的甄别带来了很大的困难。

1.2 国内外研究现状

日本、美国等国家在智能交通方面起步较早，相关的方法和理论也不尽相同。而我国在这一方面虽然发展迅速，但大多数情况依靠人工判断，交警通常根据经验对牌照进行识别。比如，有的车牌号底色相对偏黄或者相对偏蓝，在字体方面，多多少少与真正的车牌存在出入。如除武汉市外，其他各地车辆号牌“鄂”字的“ 阝”均不相连。总结起来，真假牌的字体数字上还会存在着起笔，收笔，弧度不足，笔画木讷的现象，用这些方法可断定其为假牌^[1]。
而除人工识别外，国内外也提出了很多可行的方法。早在2009年人们试图避开对车牌的直接辨别的难度，而是通过车牌照与各个监控点的信息进行关联，试图通过“时间差”检测套牌车辆，与此类似的还有，通过信息对比，计算理论最小路程，来确定若为同一辆车是否可能同时出现在两个路段；而2011年就已经有成果试图通过车辆颜色与车牌颜色来检测套牌车的真伪。还有人通过车灯的位置形状与车辆信息库的信息进行比对来确定套牌车的真伪，随着图像处理技术的发展成熟。还有人通过对整车的几何特征进行提取，利用图像识别算法，来实现车型的识别。然而，上述方法均存在的提升空间，如车灯的图像处理，需要的图像精度要求过高，不适宜在公路上抓拍进行使用。而通过“时间差”虽然具有很高的准确性确定出某车是否套牌，但存在着对车辆信息，和被套牌者的信息量不足，而且也会出现概率性的无法判断。而其他方法也存在着要求过高，或者准确率不足等情况。

1.3 设计目的及内容

在套牌车识别系统中，系统通过OBU信息读取，找到车辆信息和车牌信息，之后将车牌识别的车牌号进行比对。我的工作内容在车牌识别。其具体内容就是将摄像机拍摄下的车牌图像进行图像处理，之后对车牌进行识别。

我国车牌如图1.1所示^[2]。我们可以看到，每个字符大小相同，首字为汉字，第二位为字母，底色为蓝色，字符为白色。所以接下来的工作就在于：