基于matlab车牌定位算法代码

北京联合大学毕业设计（论文）任务书

题目： 基于MATLAB的车牌定位算法设计 专业： 电子工程系 指导教师： 章学静 学院： 信息学院 学号： 2009080403104 班级： 20090804031 姓名： 林本存 一、 课题的任务与目的

自从2010年以来，北京的交通拥堵问题成为社会普遍关注和谈论的话题。而其他交通问题也呈现增长趋势。由于车辆牌照是我们标定车辆的唯一ID，因此，车牌的定位识别对于处理突发的交通事件就显得尤为重要。车牌定位识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要课题之一。所谓车牌定位(License Plate Location)，就是把车牌区域完整的从一幅具有复杂背景的车辆图像中分割出来。它是进行车牌识别的首要任务和关键技术，能否将牌照的位置找出来，决定着车牌识别的后续工作能否继续进行，如果不能正确找到牌照

大学本科毕业论文（设计）

目录

摘要 .............................................................. 2 文献综述 .......................................................... 4 1 车牌定位的研究 ................................................. 4 2 车牌字符识别的研究 ............................................. 6 1绪论 ............................................. 8 1.1课题的研究背景 ............................................... 8 1.2车牌识别系统的原理 ........................................... 9 1.3本论文的主要工作 ............................................ 10 2 车辆牌照的定位方法 ............

% 车牌识别程序主体 clc;

close all; clear all;

%========================================================== %说明： % %

%=========================================================== % ==============测定算法执行的时间，开始计时================= tic %%%%%记录程序运行时间

%=====================读入图片================================ [fn,pn,fi]=uigetfile('*.jpg','选择图片'); I=imread([pn fn]); figure; imshow(I);

title('原始图像');%显示原始图像

chepailujing=[pn fn] I_bai=I;

[PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_fenge(I);

% I=rgb2hsv(I);

% [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_tiqu(I,I_bai);%用HSI模型识别蓝色，用

Chan算法及其验证

由于实际条件，以TOA得出测量值对硬件要求很高，难以实现。所以我们由TDOA来得出算法所需的测量值。

实际中，基站根据接受到的信号难以得到移动点到基站的具体距离，则TDOA定位是接收移动台发出的信号到达不同基站的时间差,由此计算出移动台到基站间的距离之差。根据移动台到两个基站的距离差能建立唯一的一条双曲线,根据至少3个基站建立的双曲线方程组求解求交点来得到移动台的坐标。而实际中由于种种误差，完全一致的交点是不存在的，需要较多的基站得到超过未知量数目（2）的方程组得到更多的冗余信息，来实现更准确的定位。Chan算法则是一种处理TDOA测量值得到估计点的可行的方法。

Chan算法是非递归双曲线方程组解法,具有解析表达式解。其主要的特点为在测量误差服从理想高斯分布时,它的定位精度高、计算量小,并且可以通过增加基站数量来提高算法精度。该算法的推导的前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量,对于实际环境中误差较大的测量值,比如在有非视距误差的环境下,该算法的性能会有显著下降。Chan算法可分为只有三个BS参与定位和三个以上BS定位两种。而实际中往往采用三个以上BS定位。

当基站的数量大于3时,TDOA值得到的

matlab定位算法

clc

clear

SamNum=100; %Training Sample No.

TestSamNum=101; %Testing Sample No.

SP=0.6; % a fixed spread constant

ErrorLimit=.9; % goal error

% according to Goal Function to get input and output samples.

rand('state',sum(100*clock))

NoiseVar=0.1;

Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);%Dimension: 1*SamNum

SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;

SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);

SamOut=SamOutNoNoise+Noise;

%以上是产生的输入输出对应的值

TestSamIn=-4:0.08:4;

Testing Samples as a smooth curve. we need

毕业设计(论文)

UNDERGRADUATE PROJECT (THESIS)

题 目: 冲击测试常用滤波算法研究

学 院 专 业 学 号 学生姓名 指导教师 起讫日期 毕业设计(论文)

目录

摘要 ............................................................................................................................... 2 ABSTRACT .................................................................................................................. 3 第一章 绪论.................................................................................................................. 4

1.1课题背景 .............

车牌识别技术研究

摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MATLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。

关键词：MATLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别

License plate recognition technology research

Abstract：License plate recognition is one of the modern intelligent transportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-b

毕业设计(论文)

UNDERGRADUATE PROJECT (THESIS)

题 目: 冲击测试常用滤波算法研究

学 院 专 业 学 号 学生姓名 指导教师 起讫日期 毕业设计(论文)

目录

摘要 ............................................................................................................................... 2 ABSTRACT .................................................................................................................. 3 第一章 绪论.................................................................................................................. 4

1.1课题背景 .............

宁波理工学院

毕业论文（设计）开题报告

（含文献综述、外文翻译）

题 目 车牌识别系统中定位算法的研究 姓 名 黄 泽 学 号 3060433088

专业班级 06自动化1班

指导教师 崔 家 林

分 院 信息科学与工程分院

开题日期 2010年 3 月 25日

第1章 文献综述

1.1 国内外现状

汽车牌照识别技术(License Plate Recognition, LPR)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分，多应用在电子计费领域。LPR 系统是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，运用模式识别、人工智能技术，实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。常用的LPR 识别技术有IC卡识别技术、条形码识别技术和图像处理识别技术。基于图像处理技术的LPR 系统无需在车上额外安

宁波理工学院

毕业论文（设计）开题报告

（含文献综述、外文翻译）

题 目 车牌识别系统中定位算法的研究 姓 名 黄 泽 学 号 3060433088

专业班级 06自动化1班

指导教师 崔 家 林

分 院 信息科学与工程分院

开题日期 2010年 3 月 25日

第1章 文献综述

1.1 国内外现状

汽车牌照识别技术(License Plate Recognition, LPR)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分，多应用在电子计费领域。LPR 系统是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，运用模式识别、人工智能技术，实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。常用的LPR 识别技术有IC卡识别技术、条形码识别技术和图像处理识别技术。基于图像处理技术的LPR 系统无需在车上额外安