上海交通大学硕士学位论文基于MATLAB的车牌识别系统研究姓名：王璐申请学位级别：硕士专业：电工理论与新技术指导教师：陈洪亮20090101基于MATLAB的车牌识别系统研究摘 要近几年，车牌识别系统作为智能交通的一个重要方向越来越受到重视。
车牌识别系统可以应用于停车场管理系统、高速公路超速管理系统、城市十字路口的“电子警察”、小区车辆管理系统等各个领域，对国家的安全发展有很大的作用。
虽然目前已有一些车牌识别系统相关产品出现，但是对其算法的研究发展从没有停止，仍有许多学者在做着进一步的研究改进。
本文首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB的车牌识别系统。
确定了整体设计方案，其中软件部分包括车牌定位、车牌字符切分及车牌字符识别三个模块。
车牌定位模块中提出了基于小波变换的车牌边缘提取的算法，以及车牌二次定位的算法，提高了系统在光照条件较差的情况下的定位准确率，该算法对于各种底色的车牌具有良好的适应性；车牌的二值化采用了改进的Otus算法，重新划分了其两维直方图的区域，改进后的算法大大减少了运行时间，对于各种类型的车牌都能达到较好的二值化效果；针对BP神经网络字符识别算法，采用有动量的梯度下降法训练网络，减小了神经网络学习过程的振荡趋势，使得BP网络能够较快的达到收敛，完成车牌字符的识别。
对模板匹配算法和BP网络算法进行对比，证明了BP网络算法要优于模板匹配算法。
根据上述算法搭建了一个测试平台。
整个测试平台的软件部分采用MATLAB的M语言编写。
通过测试平台，对353幅卡口汽车照片进行车牌识别，测试系统的性能。
测试结果表明，本课题设计的车牌识别系统可有效地实现车牌识别，为今后的产品化奠定了很好的技术基础。
关键词：车牌识别，小波变换，Otsu算法，模板匹配，BP网络，MATLABIRESEARCH ON PLATE LICENSERECOGNITION SYSTEM BASED ON MATLABABSTRACTIn recent years, the development of intelligent transportation has become more and more important. As an important aspect in intelligent transportation, plate license recognition system has taken more and more attention. The plate license recognition system can be applied to public parking, highway speeding management system, crossing road, district vehicle management system, and so on. Although now there are already some exsiting plate lecense recognition systems, the research and development of arithmetic have never stopped, and there are still many scholars who are doing further research and improvement.Firstly, the paper gives a deep research on the status and technique of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognition system is proposed, and the paper focused on the software part. The whole system concludes three modules. They are plate location, plate character segmentation, and plate character recognition. In the plate location module, the paper puts forward an arithmetic of plate edge recognition by wavelet decomposition, and an arithmetic of locating twice, which improve the accuracy in bad light condition, and are fit for plates with different grounding. An improved Otsu arithmetic is used in the process of binaryzating, which reduces the running time, and can achieve good effect for different kinds of plate. In character recognition part, with the momentum of the gradient descent method, the BP neural network can fast pared the BP neural network with template matching arithmetic, which improves that the BP neural network are better than the template matching arithmetic.IIThen, a test platform has been built with MATLAB, for the test of the system. Through the test of 353 monitoring car photographs, the results shows that the system can effectively meets the requirement, and lay a good foundation of technology for productization.KEY WORDS: plate license recognition, wavelet transform, Otsu, template matching, BP neural network, MATLABIII图目录图1 车牌识别系统 (1)图2 自选号牌车牌示例 (3)图3 车辆牌照识别系统结构图 (10)图4 系统流程图 (13)图5 车牌定位的过程 (15)图6（a）原始汽车图像（b）灰度图 (16)图7 灰度变换的对比曲线 (17)图8（a）灰度图（b）灰度变换后的图像 (17)图9（a）灰度图（b）中值滤波后的图像 (18)图10 小波分解树[10] (21)图11 小波变换的Mallat算法 (23)图12 二维小波变换的Mallat算法 (24)图13 车辆灰度图 (25)图14 X=214数据线的灰度图 (25)图15 用HAAR小波进行五层分解 (26)图16 车牌图像的小波分解 (27)图17小波分解提取边缘 (27)图18 开闭运算后的图像 (28)图19 车牌区域标记 (29)图20 初步提取的车牌 (29)图22 平滑后的水平差分累加投影图 (31)图23 水平定位后的图像 (31)图24 平滑后的垂直差分累加投影图 (32)图25 精确定位后的车牌 (32)图26 车牌定位算法 (33)图27 车牌字符切分流程 (35)图28 二维Otsu算法阈值求解示意图 (38)图29 改进的Otsu算法阈值求解示意图 (40)VII图30 改进的Otsu算法二值化实验 (41)图31 图像空间 (42)图32 Hough空间 (42)图33 利用Hough变换查找倾斜角度 (43)图34 车牌二值子图及其水平投影 (44)图35 坐标变换示意图 (46)图36 两种校正算法的比较 (47)图37 字符投影图 (48)图38 字符切分后的效果图 (49)图39 车牌字符切分算法 (50)图40 加权后模板与原模板 (54)图41 特征提取 (54)图42 模板匹配字符识别流程图 (56)图43 BP神经网络结构示意图 (58)图44 三层BP网络示意图 (58)图45 BP网络的应用过程 (60)图46 BP算法流程 (63)图47 车牌识别测试系统流程 (65)图48 车牌识别测试系统界面 (67)图49 测试系统文件菜单 (68)图50 测试系统视频设备菜单 (68)图51 测试系统识别参数设置菜单 (69)图52 测试系统系统设置菜单 (70)图53 测试分析（1） (71)图54 测试分析（2） (72)图55 测试分析（3） (73)图56 测试分析（4） (73)图57 测试分析（5） (74)图58 测试分析（6） (75)图59 测试分析（7） (76)VIII表目录表1 字符识别方法结果分析 (64)表2 车牌识别结果分析 (76)IX3上海交通大学硕士学位论文绪论1绪论1.1研究背景1990年，美国智能交通学会CITS America提出了智能交通系统（ITS）的概念。
目前，智能交通系统已经在世界上经济发达国家的一些城市及高速公路系统中得到了广泛应用。
我国在该领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通技术研究的兴起及奥运会的成功举办，智能交通在我国也逐渐进入了应用阶段，相应的，我国也加快了对智能交通技术研究的步伐，智能交通技术的研究现已进入快速发展期。
车牌识别系统作为数字摄像、计算机信息管理、图像分割和图形识别技术在智能交通领域的应用，是智能交通管理系统中重要的组成部分。
车牌识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动记录、高速公路超速管理系统、小区智能化管理等方面[1]，为智能交通管理提供了高效、实用的手段。
目前世界各国都在进行适用于本国汽车牌照的自动识别研究，美、日、韩等国已有相关系统（基于传感器）问世。
引进这些系统费用比较高、而且由于各国车牌和实际的交通环境不同，引进的系统往往无法满足我国城市的需求，而国内市场上虽然已有产品投入使用，但是在后续处理时很大程度上仍然需要人工识别，所以对车牌识别技术的研究依然是目前高科技领域的热门课题之一。