畢業(yè)論文(車牌識別25)

畢業(yè)論文(車牌識別25)湖南涉外經濟學院畢業(yè)設計〔論文〕題目基于形態(tài)學的圖像聚類快速分割作者學部電氣與信息工程專業(yè)通信工程學號指導老師二〇逐一年五月九日摘要汽車牌照識別技術研究與實現一直是當代化交通發(fā)展中倍受關注的問題，也是制約交通系統(tǒng)智能化、當代化的重要因素。該文提出一種基于顏色與數學形態(tài)學的車牌定位新方法。首先圖像形態(tài)學處理，然后進行顏色分割，最后進行區(qū)域生成，分割并定位車牌。實驗表明算法效果好，速度快，尤其是進行形態(tài)學處理效果很明顯。并提出了一種基于模板匹配的字符識別方法，實現了車牌字符識別。關鍵詞：車牌定位；車牌字符識別；模板匹配ABSTRACTTheresearchandrealizationonintelligentvehiclelicenseplaterecognitiontechnologyplaysanimportantroleintheintelligentcontrolandmanagementofthemoderntraffic.Inthepaper,AnewmethodoflicenseplatelocationWitchbasedoncolorandmathematicalmorphologywasproposed.Firstofall,Mathematicalmorphologyimageprocessing,ThenColorSegmentation,Finally,Regiongeneration,Segmentationandpositioninglicenseplate.Experimentresultshowsthatthealgorihmhasbettereffectfasterspeed.Especiallytheresultofmathematicalmorphologyprocessingwasobvious.Andproposedamethodthatbasedontemplatematching,accomplishedVehiclelicenseplatecharacterrecognition.Keywords:licenseplatelocation;Vehiclelicenseplatecharacterrecognition;Templatematching目錄第一章前言(1)第二章汽車牌照識別的研究(2)2.1研究目的和意義(2)2.2國內外研究現狀(2)2.3主要應用領域(3)第三章汽車牌照識別技術(5)3.1汽車牌照的特點(5)3.2汽車牌照識別系統(tǒng)的組成(5)3.3圖像預處理(6)3.3.1圖像灰度化(6)3.3.2二值化(7)3.4車牌定位(8)3.4.1車牌粗定位(9)3.4.2車牌細定位(10)3.5車牌分割(10)3.6字符識別(11)3.7實驗結果分析(13)第四章結論(15)參考文獻(16)致謝(17)附錄A源代碼(18)第一章前言隨著21世紀經濟全球化和信息時代的到來，計算機技術、通信技術和計算機網絡技術迅猛發(fā)展，動化的信息處理能力和水平不斷提高，并在人們社會活動和生活的各個領域得到廣泛應用，高速度、高效率的生活節(jié)拍，使汽車普及成為必然趨勢。伴隨著世界各國汽車數量的增加，城市交通狀況日益遭到人們的重視。怎樣有效地進行交通管理，越來越成為各國政府的相關部門所關注的焦點。針對這一問題，人們運行先進的信息處理技術、導航定位技術、無線通信技術、自動控制技術、圖像處理和識別技術及計算機網絡技術等科學技術，相繼研發(fā)了各種交通道路監(jiān)視管理系統(tǒng)、車輛控制系統(tǒng)及公共交通系統(tǒng)。這些系統(tǒng)將車輛和道路綜合起來進行考慮，運行各種先進的技術解決道路交通的問題，統(tǒng)稱為智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystem，簡稱ITS)。ITS是20世紀90年代興起的新一代交通運輸系統(tǒng)。它能夠加強道路、車輛、駕駛員和管理人員的聯絡，實現道路交通管理自動化和車輛行駛的智能化，加強交通安全，減少交通堵塞，提高運輸效率，減少環(huán)境污染，節(jié)約能源，提高經濟活力。智能交通系統(tǒng)以車輛的自動檢測作為信息的來源，因此對汽車牌照等相關信息的自動收集和處理的一門新的交通信息獲取技術——車牌識別(LicensePlateRecognition，LPR)技術逐步發(fā)展起來，成為信息處理技術的一項重要研究課題。汽車牌照自動識別是智能交通管理系統(tǒng)中的關鍵技術之一。目前，國內外汽車牌照的識別技術有IC卡識別技術、條形碼識別技術、圖像處理技術、人工神經網絡識別技術。采用計算機視覺技術和圖像處理技術進行車牌識別是一個發(fā)展方向?；跀底謭D像處理的車牌識別系統(tǒng)主要由圖像的收集、牌照的定位、字符分割和字符識別四部分組成。車牌識別技術的任務是處理、分析攝取的視頻流中復雜背景的車輛圖像，牌照字符定位、字符分割，最后自動識別汽車牌照上的字符。為了保證汽車車牌識別系統(tǒng)在各種復雜環(huán)境下，能發(fā)揮其應有的作用，識別系統(tǒng)必須知足下面要求：(1)魯棒性:在任何情況下均能可靠正常地工作，且有較高的正確識別率。(2)實時性:不管在汽車靜止還是高速運行情況下，圖像的收集識別系統(tǒng)必須在一定時間內識別出車牌全部字符，到達實時識別。本文先提出了一種基于顏色與數學形態(tài)學的定位方法對車牌進行定位，后采用基于模板匹配的方法對汽車牌照的字符識別進行研究。第二章汽車牌照識別的研究2.1研究目的和意義車牌識別LPR是智能交通系統(tǒng)(ITS)的一個重要組成部分。在社會生活，治安管理等方面有很大的作用。車牌識別技術的運用使得“大輸入小輸出〞成為了可能——輸入一幅很大存儲量的圖像，輸出時僅僅是很小存儲量的數字，這必然使得其在大量存儲和管理數據庫相連等方面有無可替代的優(yōu)越性。2.2國內外研究現狀從20世紀90年代初，國外就已經開場了對汽車牌照自動識別的研究，其主要途徑就是對車牌的圖像進行分析，自動提取車牌信息，確定汽車牌號。在各種應用中，有使用模糊數學理論也有用神經元網絡的算法來識別車牌中的字符，但由于外界環(huán)境光線變化、光路中有灰塵、季節(jié)環(huán)境變化及車牌本身比擬模糊等條件的影響，給車牌的識別帶來較大的困難。國外的相關研究有：(1)JBarroso提出的基于掃描行高頻分析的方法；(2)I.T.Lancaster提出的類字符分析方法等。為了解決圖像惡化的問題，目前國內外采用主動紅外照明攝像或使用特殊的傳感器來提高圖像的質量，繼而提高識別率，但系統(tǒng)的投資成本過大，不合適普遍的推廣。車牌識別系統(tǒng)中的兩個關鍵子系統(tǒng)是車牌定位系統(tǒng)和車牌字符識別系統(tǒng)。關于車牌定位系統(tǒng)的研究，國內外學者已經作了大量的工作，但實際效果并不是很理想，比方車牌圖像的傾斜、車牌外表的污穢和磨損、光線的干擾等都是影響定位準確度的潛在因素。為此，近年來不少學者針對車牌本身的特點，車輛拍攝的不良現象及背景的復雜狀況，先后提出了很多有針對性的定位方法，使車牌定位在技術和方法上都有了很大的改善.然而當代化交通系統(tǒng)不斷提高的快節(jié)拍，將對車牌定位的準確率和實時性提出更高的要求。因此進一步加深車牌定位的研究是非常必要的。車牌字符識別是在車牌準確定位的基礎上，對車牌上的漢字、字母、數字進行有效確認的經過，其中漢字識別是一個難點，很多國外的LPR系統(tǒng)也往往是由于漢字難以識別而無法打入中國市場，因此探尋好的方法解決字符的識別也是至關重要的。目前己有的方法很多，但其效果與實際的要求相差很遠，難以適應當代化交通系統(tǒng)高速度、快節(jié)拍的要求。因此對字符識別的進一步研究也同樣具有緊迫性和必要性。從實用產品來看，如以色列的Hi-Tech公司研制的多種See/Carsystem