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车牌识别软件系统设计 导师 张蔚答辩人 吴潘专业 自动化 论文框架 系统概述车牌图像预处理车牌定位与字符分割字符特征提取车牌字符识别结果分析 2 3 4 5 6 系统概述 车牌自动识别系统的研究 国外最早出现于20世纪80年代 但这个阶段并没有形成完整的体系 进入20世纪90年代 随着数字图像处理 计算机视觉 模式识别等技术的发展 开始出现了车牌识别系统的系统化研究 我国在这方面的研究起步比较晚 国内做得比较好的产品有中科院自动化所汉王公司的 汉王眼 深圳市普利得公司的PlateDSP车牌识别系统 厦门宸天电子科技有限公司的SuPPlate车牌识别系统等 但大多数产品的识别效果不是很理想 尤其是在复杂背景条件下的识别效果不是很理想 这与我国汽车牌照的现状有很大的关系 车牌图像预处理 灰度化 加权平均值法g 通常WR 0 9 WG 1 77 WB 0 33g 0 3R 0 59G 0 11B在Matlab中 加权平均值法通过函数rgb2gray 实现 加权平均值法处理前后对照图如下 中值滤波 Yi Med v m 1 2 在Matlab中 通过调用medfilt2 函数即可实现对函数进行中值滤波处理 中值滤波后车牌如下图 边缘检测 Robert算子 在Matlab中 直接调用edge 函数并添加 Robert 关键字设置参数 就可以对图像进行Robert边缘检测 Robert边缘检测效果图如下 车牌定位和字符分割 基于混合特征的车牌快速定位 形态学处理过程如下 定位后的车牌图像如下 车牌倾斜校正 几何法车牌倾斜校正 二值化 最大类间方差法 Otsu 在Matlab中 通过调用graythresh 函数使用最大类间方差法来获得一个阈值 这个阈值在 0 1 范围内 该阈值传递给im2bw 函数完成灰度图像转换为二值图像的操作 字符分割 由中国车牌的先验知识可知 车牌上字符的大小是45 90 毫米 相邻字符的间隔通常是12毫米 第三个和第四个字符的间隔是34毫米 归一化之后 相邻字符的间隔是6 4 第二个和第三个字符的间隔是18 1 则整个车牌的宽度是218 因此在字符分割之前 统一将车牌大小调整为218 48 然后每隔24的宽度分割一个字符 跳过字符间的间隔继续分割下一个宽度为24的字符 依次这样就可以完成整个车牌的字符分割 字符特征提取 用Hu不变矩提取字符特征 Hu不变矩同时具有平移 比例和旋转不变性 车牌字符识别 BP神经网络 模板匹配 匹配过程SubBw2 i j SegBw2 i j SamBw2 i j 匹配结果 总结 在老师和同学们的帮助下 我顺利的完成了本次毕业设计 通过这次的设计我学到了很多东西 知道了理论与实践的差距 因此 我们的学习还有待加强 但本次的设计也使我们从中学到了一些很重要的东西 一 如何从理论到实践的转化 怎样将我们所学到的知识应用到我以后的工作中去 二 我学会了如何查寻资料 方案设计 进一步提高了自己综合运用所学知识的能力 三 在和同学的协作过程中增进了同学间