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基于模板匹配的车牌识别及matlab实现

科类理工类编号(学号)20082036本科生毕业论文(设计)基于模板匹配的车牌识别及matlab实现License plate recognition based on template matching and matlabimplementation伏绍鸫指导教师:朱玲职称讲师农业大学黑龙潭650201学院:基础与信息工程学院专业:电子信息工程年级:2008级论文(设计)提交日期:2012年5月答辩日期:2012年5月答辩委员会主任:林楠农业大学2012年05 月目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1 前言 (3)2 车牌识别系统分析 (4)2.1 车牌识别的目的 (5)2.2车牌识别现状分析 (5)2.3车牌识别的意义 (6)2.4 我国车牌分析 (7)3 车牌识别系统的原理及方法 (8)3.1车牌识别系统简述 (8)3.2 车牌图像处理 (9)3.2.1 图像灰度化 (9)3.2.2 图像二值化 (10)3.2.3边缘检测 (10)3.2.4 图像闭运算 (12)3.2.5图像滤波处理 (13)3.4 车牌字符处理 (15)3.4.1 阈值化分割原理 (15)3.4.2 对车牌阈值化分割 (16)3.4.3 字符归一化处理 (17)3.5 字符识别 (17)3.5.1 字符识别简述 (17)3.5.2 字符识别的分类 (18)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (19)4 实验分析 (19)4.1车牌定位过程及分析 (19)4.2 车牌字符识别 (23)4.3 车牌识别结果及分析 (26)5 结论 (28)参考文献 (29)致 (29)附录 (29)基于模板匹配的车牌识别及matlab实现伏绍鸫(农业大学基础与信息工程学院,650201)摘要随着我国经济、交通的的快速发展,车牌定位系统以及车牌字符自动识别技术也逐渐受到人们的重视。

车牌识别是对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀以及平滑处理,最后在取得的大对象中移除小对象,由此提出了一种基于车牌纹理特征的车牌定位算法,最终实现对车牌的定位。

车牌字符分割是为了以便后续对车牌模板进行匹配从而对车牌进行识别,考虑到我国车牌的结构构成所采用的字符并不是很多,由此本文采用了模板匹配的方法,对输出的图像和模板库里的模板进行匹配,通过处理后得到的图片与模板字符相减,得到的0越多那么就越匹配,然后对其个数进行累计并找出数值最大的,即为识别出来的结果。

经实验分析验证,本文所提出的整体方案有效可行,基于模板匹配的车牌识别技术在其识别正确率、速度方面具有独特的优势,前景广阔。

关键词:字符识别;模式识别;车牌定位;模板匹配;边缘检测License plate recognition based on template matching and matlabimplementationFu Shaodong(Yunnan Agricultural University information engineering, Kunming, 650201)ABSTRACTWith the rapid development of China's economic and transportation, license plate positioning and automatic license plate character recognition system has been paid more attention gradually. The license plate recognition is a technology that uses the collection plate image to grayscale converting, edge detecting. Corrosion and smoothed, finally remove the small objects from the image, then put forward a algorithm of license plate recognition based on texture features. Finally, positioning the plate. License platecharacter segment is in order to facilitate the follow-up license plate template matching and license plate recognition. Considering the characters of our country’s license plate are not so many, Thus this thesis used the methods of template to matching the outputting image, the outputting image was subtracted from the template characters, the more 0 we get the more matches, then add up its numbers and find the largest, so it’s the identified .result.Through the experlimental analysis and testing, the project this thesis put forward is effective and feasible, the license plate recognition technology based on template matching has the advantages on accuracy and rapidity, it has the vast potential for future development.Key words:character recognition; pattern recognition; license plate location; template matching; edge detection基于模板匹配的车牌识别及matlab实现1 前言近年来随着社会经济的高速发展、汽车数量急剧增加,对交通管理的要求也日益提高,而相应的人工管理方式以不能满足实际的需要,微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极提高了交通管理的效率。

运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。

汽车牌照是车辆的唯一“身份”标识,通过智能的车牌定位及识别技术将对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术。

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。

它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌,从而完成识别过程。

车牌定位与字符识别技术是基于计算机图像处理、模式识别等技术为基础,通过对原图像的处理,以及边缘检测技术实现对车牌的定位,然后对车牌图像处理、归一化处理、分割以及保存,最后进行分割图像与模板库的模板进行匹配,最后输出匹配结果。

车牌的智能定位以及识别是一个完整的系统,考虑到其应用的普遍性以及广泛性,就要求我们在设计过程中考虑到以下几方面:(1)准确性:尽可能的避开其他外界造成的干扰,准确的识别车牌信息。

(2)实时性:考虑到车载行驶的过程中速度不一,对触发超速摄像的抓拍应当及时的对其进行识别并且储存,才能有效的提高工作效率。

(3)优化性:采用竟可能低的硬件要求,对其快速的做出的计算与识别。

本文采用的是选取不同的边缘算子检测,通过实验分析不同算子的效果,最终选取了canny算子进行车牌的边缘检测,更好的对其进行检测与识别,然后通过二值化等处理进行分割,最终与模板库模板进行对比,达到车牌识别的目的。

2 车牌识别系统分析2.1 车牌识别的目的车牌识别(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛,车牌识别技术通过对信息量较大的对象采集,然后经过一系列的处理提取了相对较小的信息量且有价值的一部分信息,仅仅提取识别车“身份”的车牌信息。

对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。

2.2车牌识别现状分析模式识别[1]是一门以应用为基础的学科,目的是将对象进行分类,这些对象与应用领域有关,他们可以是图像,信号波形或者是任何可测量且需要分类的对像,在机器视觉中,模式识别是非常重要的,机器视觉系统通过照相机捕捉图像,然后通过分析生成图像的描述信息。

车牌识别技术是计算机模式识别技术在智能交通领域的典型应用,是一个以特写目标为对象的专用计算机视觉系统[2]。

简单地说,它使计算机能像人一样认识汽车牌照(包括车牌的汉字、字母、数字)。

车辆牌照识别技术推出以来,人们就对其进行了广泛的研究。

从20世纪90年代初,国外就已经开始了对汽车牌照自动识别[3]的研究,其主要途径就是对车牌的图像进行分析,自动提取车牌信息,确定汽车牌号。

国外己有不少相关的文章发表,有的己经非常成熟,投入实际使用。

我国车牌自动识别的研究起步较晚,大约发生在八十年代末。

1988年戴营等利用常见的图像处理技术方法提出汉字识别的分类是在提取汉字特征的基础上进行的。

根据汉字的投影直方图(ProjectionHIStogram),选取浮动阂值,进行量化处理后,形成一个变长链码,再用动态规划法,求出与标准模式链码的最小距离,实现细分类,完成汉字省名的自动识别。

目前我国市场上有二十几家企业从事车牌识别产品的开发和生产,其中比较成熟的有的ASiavisionTeChnologyLtd公司(亚洲视觉科技)、汉王、聚德、川大智胜、高德威、清华紫光、友通、科安信、利普视觉中智交通电子系统等企业。

2.3车牌识别的意义结合我国的国情,由于我国地域广阔,车辆道路复杂,安装相应的检测设备或者人员配备投资巨大,且造成人力物力的浪费,因此我们急需对现有的检测设备优化,而车牌识别技术恰好能满足这一需求,通过车牌识别我们可以解决被纳入“黑”的通缉车辆,可以统计一定时间围进出各省的车辆,还能有效的对该车辆进行定位,对公安机关等相关部门有着很重要的作用,具体归结应用方式如下:(1)监测报警对于纳入“黑”的车辆,例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等,我们只需要把其牌照的信息输入系统,那么该车辆在通过装有全国联网系统的路口或者收费站等卡口时,信息采集设备将会对其进行采集并且与数据库对比,实现其定位。

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