车牌定位技术研究毕业设计论文含开题报告 - 图文

本科毕业设计（论文）

题 目： 车牌定位技术研究

Graduation Design (Thesis)

Research on License Plate Location Technology

By LU Peng

Supervised by

Associate Professor LUO Shao Xin Assistant Professor HAO Teng Fei

Nanjing Institute of Technology

June, 2015

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本科毕业设计（论文）开题报告

题 目: 车牌定位技术研究

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日 期：

使用授权说明

本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名： 日 期：

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名： 日期： 年 月 日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名： 日期： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日

注 意 事 项

1.设计（论文）的内容包括：

1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作） 2）原创性声明

3）中文摘要（300字左右）、关键词 4）外文摘要、关键词 5）目次页（附件不统一编入）

6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论 7）参考文献 8）致谢

9）附录（对论文支持必要时）

2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。 4.文字、图表要求：

1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写

2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画

3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印 4）图表应绘制于无格子的页面上

5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档 5.装订顺序 1）设计（论文）

2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订

指导教师评阅书

指导教师评价： 一、撰写（设计）过程 1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 指导教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日

评阅教师评阅书

评阅教师评价： 一、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 评阅教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日

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教研室（或答辩小组）及教学系意见

教研室（或答辩小组）评价： 一、答辩过程 1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生答辩过程中的精神状态 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 评定成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 教研室主任（或答辩小组组长）： （签名） 年 月 日 教学系意见： 系主任： （签名） 年 月 日

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本科毕业设计(论文)开题报告

学生姓名 指导教师 课题来源 课题名称 学 号 职 称 自拟课题 副教授/讲师 专业 所在院系 课题性质 车牌定位技术 车辆工程（车辆电子电气） 汽车与轨道交通学院 工程设计 车牌定位是整个车牌识别系统中第一个重要的步骤，它的目的是从一幅车辆图像中将车牌的位置找出来。本毕业设计为车牌定位技术的研究。具体内容包括： 1. 调研，查阅、收集资料，完成英文资料翻译，撰写开题报告 2. 对车牌定位的国内外研究现状进行综述 3. 选择一种车牌定位方法进行研究并编程实现 4. 利用编写的车牌定位程序进行车牌定位实验 5. 撰写毕业设计说明书 毕业设计的内容和意义 车牌识别系统一般由车牌定位、字符分割和字符识别三个步骤组成。其中车牌定位是车牌识别的第一步，也是最关键的一步，车牌定位效果的好坏直接影响后续字符的分割和识别工作。车牌定位算法的准确率不仅决定了整个车牌识别系统的识别率，甚至决定了一个车牌识别系统能否真正实用化。因此研究车牌定位技术对于车牌识别具有重要意义。 II

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随着经济的发展，民用汽车数量的增多，加大了交通管理的难度。为了提高机动车辆的安全管理水平及管理效率，人们依据一辆汽车拥有唯一的牌照这个特点，设计了一种车牌自动识别技术。汽车牌照自动识别技术是在交通监控的基础上，引入计算机信息管理技术，采用了先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，从而达到更高的智能化管理程度[1]。 在汽车牌照识别技术中，识别的是车牌区域内的字符，所以从自然背景中分割出区域的车牌定位技术是车牌识别的一个关键环节，车牌定位的精准度直接影响到车牌识别的效果，所以汽车牌照定位是智能运输系统中一个非常重要的研究课题。上个世纪80年代初期国外就开始致力于车牌定位的技术研究[2][3][4], Charl Coetzee等人[14]提出了基于Niblack二值化算法及自适应边界搜索算法的定位算法；J.Barroso[15]提出的基于水平线搜寻的定位；R.Parisi[16]等提出的基于DFT变换的频域分析法。他们提出的这些方法，在一定的条件下可定位车牌，由于车牌识别大多是在复杂的环境条件下进行的，所以在利用图像采集设备进行车辆图像采集的过程中，会受到很多自然因素的干扰，比如天气的好坏、光照强度、车牌文 献 综 述 倾斜、车牌污染等，这些因素的存在都不可避免的使采集到的图像存在着一定的模糊程度，使得定位效果不是很理想。与发达国家相比，我国在车牌定位方面的研究起步较晚。随着国民经济的发展和车辆的增多，进入上个上个世纪90年底我国也开始着手对车牌定位进行深入系统的研究[5],并取得了一些成果。但这些车牌定位效果不是很理想还需要进一步改进。 目前，国内外对车牌定位系统的研究，主要集中在算法的研究和改进上，提出了一些卓有成效的车牌定位算法。车牌的定位方法主要有5种：（1）基于边缘检测的车牌定位方法（2）基于数学形态学的车牌定位方法 （3）基于小波分析的定位方法 （4）基于灰度图像的车牌定位方法 （5）基于彩色特征的车牌定位方法。 (1)基于边缘检测的车牌定位方法 图像的边缘是指在灰度级上发生急剧变化的区域,而在背景或者物体的内部这种灰度的变化是比较平缓的。边缘检测的任务是精确定位边缘和抑制噪声。边缘检测主要是采用合适的边缘算子作用于图像，通过特定算法提取出边缘像素点，边缘检测的关键是寻找合适的算子进行边界分析。研究者将一些检测效果较好的检测算子应用于车牌定位：（1）Roberts算子、利用局部差分算子寻找边缘，采用2?2领域测对角方向两像素之差近似作为梯度幅值检测边缘。任一对角方向上的差分都可以用来估计梯度值。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘、定位精度高：但对噪声敏感，无法抑制噪声的影响。（2）Prewitt算子，利用梯度算子来 III

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计算原始图像在横向x和纵向y上的灰度变化率。按照所选的检测方向（水平、垂直或双向）进行检测，计算前先设定阈值，低于该阈值的像素值将被忽略。Prewitt算子计算比较简单，能平滑噪声、但定位精度不够高、可能产生外边缘。（3）Sobel算子、该算子包含横向和纵向共两个3?3矩阵，将之分别与图像作卷积。该算子对噪声有一定的抑制作用，但得到的边缘宽度至少有两个像素。 (2)基于数学形态学的车牌定位方法 数学形态学主要由腐蚀、膨胀、开运算和闭运算四个基本运算组成。腐蚀是对图像内部作处理，可消除图像的细小部分和孤立的噪声点:膨胀是对图像外部作处理，能补全图像中的小孔等，形成连通区域。对车牌图像进行膨胀后可将车牌照的字符区域连成一片。但这种定位算法不能确定车牌的准确位置，也可能会得到符合设定特征的多个定位区域（伪区域）。要求图片背景也应该是比较简单的，背景越复杂，处理干扰噪声的效果就越差，速度和准确性也会受到影响。因此这种定位方法常常和其他定位方法一起运用。例如基于数学形态学和边缘特征的车牌定位方法，先进行预处理，然后根据车牌整体特征采用腐蚀和闭合运算初步确定车牌位置，最后利用字符边缘的微观特征进一步精确定位车牌位置，提高文 献 综 述 了车牌定位的速度和准确度。 (3)基于小波分析的车牌定位方法 具有“显微镜”特性的小波分析是一种应用于图像处理的重要分析工具。它是80年代后期发展起来的应用数学分支，是一种窗口面积固定但形状可以改变、时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。其基本思想是将原始信号经过伸缩、平移等运算分解为一系列具有不同空间分辨率、不同频率特性和方向特性的子带信号, 这些子带信号具有良好的时频特性, 这些特性可以利用表示原始信号的局部特性，进而实现对信号时间、频率的局部变化分析。 目前利用小波分析的车牌定位算法大多是利用小波变换与其他多种方法相结合来达到定位更准确、快速。如结合小波变换、数学形态学、边缘检测等方法来对车牌进行准确定位。如可用如下算法: 先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出车牌的边缘; 然后用数学形态学方法对阈值二值化后的边缘图像进行系列形态运算, 进一步消除无用信息; 最后用基于车牌底色识别的方法进行车牌定位.该方法定位效果好, 适于有噪声的车牌图像进行定位。 (4)基于灰度图像的车牌定位方法 基于灰度图像的车牌定位方法，根据采用的图像处理方法的不同，可以把它们归为四类： IV

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第一类是利用图像的梯度信息对图像进行边缘提取，然后对提取的图像进行形态学运算或采用特定的填充算法，直到图像只留下待识别的目标。这种定位方法属于金典的图像分割方法[6]。但由于车头上部可能存在与车牌尺寸相仿的干扰区，很可能产生误识别；对于有污染物或破损的车牌，识别率不高。另一种思路是在对图像进行了边缘提取后，考虑到车牌区域会有直线边缘，用Hough变换检测直线，来确定车牌在图像中的位置[13]。 第二类方法主要考虑车牌图像中车牌区域的纹理特征。一般可以采用能量或其它自定义的特征量来描述车牌区域的纹理特征[7]。把车牌图像划分为若干小块，计算出每一块特征量的值，判断哪些小块是属于车牌区域的。这样就可以对车牌进行初步定位。由于该方法对车牌图像的背景干扰更为敏感，所以定位后要进行进一步的验证和定位操作[8]。 第三类方法是利用车牌区的灰度信息，直接对图像进行水平方向的扫描，找出满足灰度变化规律的区域，确定其为待识别目标，此方法称之为灰度跳变法。 这种方法先对灰度图像进行隔行扫描，判断扫描行是否属于车牌区域。对属于车牌区域的扫描行进行分析，确定车牌的左右边界，由此确定车牌的区域[9]。 第四类方法是投影法，这类方法思路比较简单，首先在原车牌图像上提取垂文 献 综 述 直边缘或其它的特征值，将其投影到垂直轴上，车牌区域由于垂直边缘密集，所以在对应的位置上会出现一个峰值。编一个算法搜索投影峰值，就可以定位出车牌区域的垂直位置。在提取的区域上进行水平定位，确定车牌区域的左右边界[10][11]。但是这类方法在图像背景比较复杂的情况下，准确定位车牌比较困难。 (5)基于彩色特征的车牌定位方法 对于彩色车牌图像进行定位，典型的思路是将RGB（Red红，Green绿，Blue蓝）车牌图像转化到HIS（Hue色调，Saturation饱和度，Intensity亮度）空间后，送入训练好的神经网络，通过神经网络技术判断某一点的颜色。在原车牌上标记判断结果，然后对得到的标记图进行水平和垂直两个方向上的投影，根据投影得到确切的车牌位置[12]。在车牌颜色相对统一的国家，这种方法可以取得较高的定位率。由于我国车牌颜色不统一，因此对于我国的车牌图像，在HIS图像空间中进行直接判断定位效果不好。但是，随着计算机技术和图像处理技术的发展，基于彩色图像的车牌定位方法将是车牌定位研究的重点。 目前主要是从定位分割精度和算法的灵活角度来对车牌定位方法进行评价衡量。通过比较，可知，各种算法有自身的特点，自身的特点决定了最终的检测效果。对于在任意背景、光照和位置下的汽车图像，各种性能都满足的算法目前还没有。因此，综合多种算法进行定位分析既是客观实际的需要，也是今后研究工作的重点。 V 南京工程学院本科毕业设计（论文）

参考文献 [1].王慧琴.数字图像处理.北京：北京邮电大学出版社，2006 [2].沈定刚.汽车牌照自动定位算法.无线电通信，1995.21(5):35-28 [3].郑南宁.行驶车辆牌照自动识别系统.西安交通大学报，1992.25(1)：43-54 [4].郁梅.基于视觉的车辆牌照检测.计算机应用研究，1999.16(5):65-67 [5].刘效静，成瑜.汽车牌照自动识别技术研究.南京航空航天大学学报，1998.30(5):573-576 [6].Rafael C.Gonzalez,Richard E.Woods,Steven L.Eddins.Digital Image Processing Using MATALAB.北京：电子工业出版社，2004 [7].夏良正。数字图像处理[M].南京：东南大学出版社，1999 [8].曹刚，游志胜，赵树龙.一种基于自适应能量滤波的快速车牌定位方法[J]. 测量检测2003,14(5):523-525 [9].熊军，高敦堂，沈庆宏，等.基于字符纹理特征的快速定位算法[J].光电工程 2003,30(2):60-63 文 献 综 述 [10].邹晓涛，陈学佺.汽车牌照自动识别系统的设计与研制[J].红外与激光工程 2002,31(5):415-418 [11].冯国进，顾国华，郑瑞红.基于自适应投影方法的快速车牌定位[J].红外与激光工程 2003,32(3):285-287 [12].张引，潘云鹤.彩色汽车图像牌照定位新方法[J].中国图像图形学报，2001,16(4):374-377 [13].Kamat V,Ganesan S,An efficient implementation of the Hough transform for detecting vechicle license plate using DSP’S[C].Proc of Real-Time Tech.and App.Symposium,1995:58-59 [14].J BARROSO,A RAFAEL,et al.Number plate using computer vision[A],Proc IEEE International Symposium on Industrial Electronics(ISIP)[C],Portugal,1997. [15].R PARISI,et al.CarPlate Recognition by Neural Networks and Image Processing[A].Proc IEEE International Symposium on Circuist and Systems[C],USA,1998,May 31-June 3. [16].CHARL COETZEE,et al.PC Based Number Plate Recognition Systems[A].Proc IEEE International Symposium on Industrial Electronics[C].1998:605-610 VI

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研 究 内 容 1. 对车牌定位的国内外研究现状进行综述 2. 选择一种车牌定位方法进行研究并编程实现 3. 利用编写的车牌定位程序进行车牌定位实验 第1周 调研，查阅、收集资料 第2周 完成译文 第3周 编写并完成开题报告 第4周 车牌定位技术综述 第5周 车牌定位技术综述 第6周 车牌定位技术综述 研 究 计 划 第7周 车牌定位技术综述 第8周 车牌定位算法研究 第9周 车牌定位算法研究 第10周 车牌定位算法研究 第11周 车牌定位软件开发 第12周 车牌定位软件开发 第13周 车牌定位软件开发 第14周 编写设计说明书 第15周 完成中英文摘要，完善设计说明书，准备答辩 特 色 与 创 新 所研究的车牌定位方法不仅考虑定位的准确率，而且考虑定位的实时性。 指导教师 意 见 指导教师签名： 2015年3月23日 院系意见 教研室意见 教研室主任签名： 2015年3月24日 同意开题 教学院长签名： 2015年3月25日 VII

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摘 要

在过去的几十年里，车辆的大量增加促使了智能交通系统的快速发展。车牌识别则是智能交通系统的核心技术。车牌识别作为一种识别车辆牌照的手段，它通常需要对车牌进行两部分处理，即车牌定位和车牌字符识别。由于字符识别是基于车牌的精准定位来完成的，因此研究出一套精准的定位算法是相当重要的。

本文是针对车牌定位的问题来进行研究，把车牌定位分为两部分来进行。首先是对车牌图像进行预处理，经过处理后得到一幅清晰的边缘图像，然后对处理后的图像进行定位。本文采用的车牌定位方法是基于数学形态学和灰度跳变的定位方法，通过对这两种方法进行改进和结合得到一个新的车牌定位方法。先采用数学形态学的定位方法对车牌图像进行粗定位得到几个候选区域，然后依据车牌字符间的灰度跳变规律，再对车牌进行精确定位，最后确定出车牌区域。通过对候选区域进行单行扫描缩短了定位的时间，实现了车牌的快速定位。

关键字：车牌识别；车牌定位；图像处理；数学形态学

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ABSTRACT

In the past decades,the amount of vehicle increase prompted the rapid development of intelligent transportation system. License plate recognition is the core technology of intelligent transportation system. License plate recognition as a means of the identification of license plates,it usually needs to two parts to identify the license plate,license plate location and character recognition.Because of the character recognition is based on the accuracy of license plate location to complete,thus develop a set of precise positioning algorithm is very important.

This article aims at the problem of license plate location for research.The license plate is divided into two parts for positioning.The first is the license plate image preprocessing,after processing to get a clear edge image,and then processed image positioning.License plate location method used in this paper are based on mathematical morphology and grayscale positioning jump,through the study of the improvement and combination of the two methods to get a new license plate locating method.First with the positioning of the mathematical morphology method for license plate coarse location and get several candidate regions,then accurate positioning on license plate ,it is based on the law of level jump of license plate characters,finally determines the license plate area.Through a single-line scanning of the candidate region shortens positioning time,and achieves a precise positioning of the plate.

Keywords:License plate recognition,License plate location,Image Processing,

Mathematical morphology,

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目 录

第一章 绪论 ........................................................................................................... 1

1.1 引言 ..................................................................................................................... 1 1.2 车牌定位的研究现状 ......................................................................................... 2 1.2.1 基于灰度图像的定位方法 .......................................................................... 2 1.2.2 基于彩色图像的定位方法 .......................................................................... 4 1.3 本文工作 ............................................................................................................. 5 1.4 本文内容安排 ..................................................................................................... 5

第二章 车牌定位的总体流程 ........................................................................... 6

2.1 汽车牌照的固有特征 ......................................................................................... 6 2.2 车牌图像的先验知识 ......................................................................................... 6 2.3 本文的输入图像 ................................................................................................. 7 2.4 本文车牌定位的总体流程 ................................................................................. 8 2.5 本章小结 ............................................................................................................. 9

第三章 车牌图像预处理 .................................................................................. 10

3.1 彩色图像灰度化 ............................................................................................... 10 3.2 灰度图像的均衡及拉伸 ................................................................................... 12 3.2.1 均衡化 ........................................................................................................ 13 3.2.2 拉伸 ............................................................................................................ 14 3.3 二值化 ............................................................................................................... 15 3.4 滤波去噪 ........................................................................................................... 17 3.5 边缘检测 ........................................................................................................... 19 3.5.1 传统的边缘检测方法 ................................................................................ 20 3.5.2 基于数学形态学的边缘检测方法 ............................................................ 23 3.6 本章小结 ........................................................................................................... 24

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第四章 车牌定位 ................................................................................................ 25

4.1 车牌粗定位 ....................................................................................................... 25 4.2 车牌精确定位 ................................................................................................... 29 4.3 车牌定位实验 ................................................................................................... 30 4.4 本章小结 ........................................................................................................... 31

第五章 总结与展望 ........................................................................................... 32

5.1 总结 ................................................................................................................... 32 5.2 展望 ................................................................................................................... 33

致 谢 ....................................................................................................................... 34 参考文献 ................................................................................................................... 35 附录 ............................................................................................................................ 36

XI

第一章 绪论

1.1 引言

由于经济的发展和汽车数量的增加使得传统的交通管理模式受到了极大的挑战。随着城市交通拥堵情况的越来越严重，人们在出行的路上浪费了大量的宝贵时间，大大的降低了人民的生活质量。因此，我们必须制定出一种高效的智能的交通管理方法。目前智能交通系统在人们的生活中有一个广泛的影响，它的作用就是提高交通的安全性和流动性。由于每一辆汽车都装配一个独有的车牌，如果我们可以采用一套系统自动的对一辆汽车的牌照进行识别，那么我们就可以查到有关该车辆的所有信息，交通管理部门就可以对每一辆汽车进行更好的有效管理。因此，研究出一种快速、精准的汽车牌照自动识别技术是智能交通系统能否成功运行的关键，它将会促进社会的发展，给人们的生活带来巨大的方便。

对车牌进行识别前需要先对获取的车牌图像进行分析，然后进行定位识别来获得车牌的号码，最后通过一个特定的数据库来查找与该车牌号相对应的车辆信息[1]。车牌识别系统会自动检测是否有车辆经过，如果有车辆经过时会通过图像采集器来拍摄经过的汽车，然后对采集到的车牌图像进行识别。在车牌的识别过程首先是对车牌图像进行预处理获得清晰的二值化图像，然后通过一个精确的定位系统对预处理后的图像进行定位，接着是对定位后的车牌图像进行字符的分割，最后对分割的车牌字符进行识别来获取车牌号码。车牌识别的大致过程如图1.1所示。由于车牌定位的好坏会直接影响到后续的字符分割[2]，因此车牌定位在车牌识别中有着举足轻重的地位。

图1.1车牌识别系统流程图

在车牌的定位系统中，关键是研究出一种较好的车牌定位算法，该算法必须能够对预处理图像中的非车牌区域进行快速准确的去除，从而精准的定位出车牌位置。在实际的环境中很难对车牌进行精准定位的原因往往是因为车牌图像背景复杂，车牌图像中存在着大量噪声和图像的质量较差。有时由于处理图像的数据过大, 需要很长的时间才能定位出车牌区域,从而不符合即时性要求。因此，要想

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