毕业论文基于Matlab的车牌识别系统设计系部：学生姓名：专业班级：学号：指导教师：2015 年 03月 21日声明本人所呈交的论文《基于Matlab的车牌识别系统设计》，是我在指导教师的指导和查阅相关著作下独立进行分析研究所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。
作者：日期：【摘要】本设计以基于MATLAB的车辆牌照识别算法的研究，以车辆牌照识别的算法设计为实例，详细介绍图像识别的基本方法。
在整个车辆牌照识别的过程中，有预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分，最后识别出汽车牌照。
在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。
寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。
【关键词】：MATLAB，车牌识别，字符识别，编程AbstractThis design is based on the research on vehicle license plate recognition algorithm based on MATLAB algorithm, to design the vehicle license plate recognition as an example, introduces the basic method of image recognition. In the process of the whole vehicle license plate recognition, pretreatment, edge detection, license plate location, character segmentation, character recognition five big modules, using MATLAB software programming to implement every part, and finally identify the license plate. The study also analyzes the problems, treatment. To find out the best method for car license plate recognition process of concrete.【key words】: MATLAB, license plate recognition, character recognition, programming目录1.引言 (1)1.1 设计简介 (1)1.2 国内外研究动态 (1)2. 设计要求及意义 (2)2.1 设计目的 (2)2.2设计意义 (2)2.3 设计的主要内容 (2)3.设计内容及原理 (3)3.1字符图像的获取 (3)3.2图像预处理 (3)3.3车牌定位 (4)3.4牌照字符分割 (4)3.5牌照字符识别 (4)4.系统设计 (5)4.1 系统设计框图 (5)4.2 子模块设计 (6)4.2.1载入车牌图像 (6)4.2.2将彩图转换为灰度图并绘制直方图 (6)4.2.3用roberts算子进行边缘检测图像的操作 (7)4.2.4图像实施腐蚀操作 (7)4.2.5平滑图像的操作 (8)4.2.6删除二值图像的小对象操作 (8)4.2.7车牌定位 (9)4.2.8字符分割与识别 (9)4.2.9车牌识别 (13)5.设计最终结果及分析 (16)6.设计总结 (17)致谢 (17)参考文献 (19)附录一：车牌识别程序： (20)附录二：字符分割程序 (22)附录三：qiege主程序 (23)1.引言1.1 设计简介在当今社会，人们的生活质量不断上升，汽车的数量呈直线式增长。
汽车数目的增多势必要对其进行统一的管理。
而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是讲车车之间分隔开来的最好办法。
因此，本次设计就是基于这个思想，设计一个能自动识别汽车车牌的系统从而对汽车进程管理。
配合我国交通部的交通安全法规。
交通安全法规规定了每辆汽车的生产、装配、上路都要进行严格的管理。
在此基础上，就得设计出一个系统使其能在公共场合自动识别汽车车牌(CPR)，由此即是本次设计的意义所在，极大方便将车辆进行管理。
1.2 国内外研究动态目前，在欧美地区的车牌识别系统已经十分成熟，而我国对于这一技术则是刚刚起步，还没走出实验室。
这个也与我国的基本国情有关。
国外对车牌有详细、统一的管理，但是我国的车牌号就显得稍微杂乱。
虽说地理上我国对车牌进行了详细的划分，但是对其归一化的管理尚未成熟。
虽然现在已经投入了较大的人力物力对其进行深究，但是还是存在不少的难题等待解决，比如字符的分割。
造成这个原因车牌的移动性对比度低、车辆移动、以及车牌的磨损和其他外接的干扰等，造成准确定位能力降低。
真正的难度在于车牌字符的识别，识别的准确率直接决定着系统的成败。
车牌字符的识别可以利用光学原理来进行研究，此方式相对于车牌定位和车牌字符分割来对比还是较为简单的。
国内外有很多针对这一问题的研究报道。
显然，国外对这一方面的起步较早。
早在20世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。
也就是在这个时候，世界上第一台真正意义上的车牌识别系统横空出世。
发经过几十年的发展，国外的车牌识别水平已达到一个很高的水平，准确识别率基本都在80%之上，甚至有高于90%。
并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
上文已经说到，国内的车牌太过于复杂多变，所以国外的车牌识别系统我们只能说是经验的借鉴，但是要在国内真正实现效果并不怎么好，只能借鉴人家的研究经验。
中国的车牌识别系统虽然才刚起步，但是国内已经有大量光于这方面的研究，提出了很多很好的研究解决方案。
中科院的刘志勇教授等人研究的车牌识别系统，在对3180个车牌的识别中，其定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，因此，许多大型公司都采用了这套系统，而且效果显著。
但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。
此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。
国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。
目前我国有普通地方车牌号、武警车牌号、军队车牌号三种类型，普通地方车牌号又叫自选号牌车牌，自选号牌车牌尺寸是520122.5MM ，即车牌长宽比为4.5:1，一共7个字符，每个字符的高宽比为2:1。
首个字符为中文字符，为各个省或直辖市的简称，第二个字符为英文大写字符，前两个字符确定该车牌所在地，后五个字符由阿拉伯数字及英文大写字符组合而成，并且后五个字符间距相同，七个字符大小也相同。
2.设计要求及意义2.1 设计目的在查阅相关文献的基础上，对基于Matlab的车牌识别系统进行深入研究，车牌识别系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之一。
车牌识别系统是一特定目标位对象的专用计算机系统，该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像、自动分割自符，进而对分割自符的图像进行图像识别。
2.2设计意义随着我国经济的发展，城镇化进程的加快，国内各大城市交通管理能力将面临重大考验。
近年来，各主要城市都将城市智能交通系统的建设作为改善城市交通状况的重点，以缓解城市交通管理的压力，车牌识别系统作为智能交通系统的主要技术之一也得到了很大的发展。
然而，国内的智能交通系统产业仍然处于起步阶段，在产业链中，该产业已经具备产业规模，而所欠缺的环节则是对实时交通信息的采集和处理系统。
2.3 设计的主要内容车牌识别系统的组成较为复杂，大致可以慨括为如下几个大的模部分：图像预处理、图像采集、字符切分、图字符识别以及图像编码、像车牌定位、数码传输与更新等部分，如此庞大的系统不仅需要硬件上面的设计，软件上面也要进行设计。
硬件完成车牌图像的采集工作，软件部分则是完成车牌字符分割及识别的工作，很显然，软件部分的成败直接决定着整个系统的成败，完成识别后电路将进行存储，将信息做进一步的处理。
系统的核心是软件，软件控制着系统的一切动作，包括后面的管理，很大程度上取决于软件部分识别车牌的准确性。
目前，大多数的车牌识别系统都是采用的直接法识别，也就是汽车车牌照片的直接识别，该方法的一般结构如下：图像采集→图像预处理→车牌定位→字符分割→字符识别。
3.设计内容及原理3.1字符图像的获取用扫描仪获取图像是字符图像处理常用的数字化过程的方法之一。
以办公设备中常用的台式扫描仪为例，其主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等，这些指标都可以从扫描仪的说明手册中获得。
分辨率的单位是dpi （Dot Per Inch），意思是每英寸的像素点数。
扫描仪工作时，首先由可移动带状光源将光线照在欲输入的图稿上，并沿y方向扫描稿件，产生表示图像特征的反射光或透射光。
照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，经光学系统采集和过滤成RGB三色光带分别照射到RGB 分量的CCD上，CCD将光信号转换为模拟电信号。
内部电路的A/D变换器将模拟电信号转变为数字电子信号输送给计算机。
将稿件全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到计算机中去了。
3.2图像预处理用扫描仪获取图像是字符图像处理常用的数字化过程的方法之一。
以办公设备中常用的台式扫描仪为例，其主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等，这些指标都可以从扫描仪的说明手册中获得。
分辨率的单位是dpi （Dot Per Inch），意思是每英寸的像素点数。
根据扫描仪扫描的文档实际情况，有选择地用MATLAB编程实现字符图像倾斜校正、滤波、灰度化、二值化和归一化等图像预处理。
根据具体需要，还可进行图像的正交变换、边缘提取、形态学和图像细化等操作。
由于拍摄时的环境问题、车牌的清晰性等的影响，拍照角度或摄像机的问题等都会造成车牌字符的模糊不清，使识别过程的难度进一步加大，若是车牌牌照上面有污渍，这堆字符的提取则更加难，这也是车牌识别的准确度一直不高的原因。
因此，在字符提取之前有必要对其进行一次针对性的提取。
3.3车牌定位自然环境下，图像背景复杂、光照不均匀，而能在自然环境下对车牌的准确提取则是关键所在。
摄像机自动在视野范围内进行大范围的自动搜索，当检测到周围环境有符合车牌特性的区域做待选区，然后对这些待选区做进一步的判断，最后将最符合牌照信息的区域评选出来，即是分割图像挑选车牌。