基于MATLAB的车牌定位方法与实现

摘 要 汽车牌照自动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研究课题之一。在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位准确与否直接影响车牌识别率。 本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌识别系统，通过编写M文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,并提出了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。 关键字：识别率 车牌定位 阈值化 ??边缘检测 研究背景及意义 随着21世纪经济全球化的到来，高速度、高效率的生活节奏，使车辆普及成为必然的趋势，交通管理自动化越来越成为亟待解决的问题。现代智能交通系统 (Intelligent Transportation System，ITS)中，车辆牌照识别(License Plate Recognition，LPR)技术是计算机视觉与模式识别技术在交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理能够智能化的重要环节，其任务是分析、处理汽车图像，自动识别汽车牌号。LPR系统可以广泛应用于电子收费、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询和停车场车辆管理等需要车牌认证的场合；尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费提高公路系统的运行效率，LPR系统更具有不可替代的作用。因而从事LPR技术的研究具有极其重要的现实意义和巨大的经济价值。LPR系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经做了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点、车辆拍摄的不良现象及背景复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善。然而现代化交通系统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求，因而进一步加深车牌定位的研究是非常有必要的。 现在社会已经进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的法杖，自动化的信息处理能力和水平不算提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的的重视。作为现代社会的主要交通工具之一的汽车，在人们的生产、生活的各个领域得到大量使用，对它的信息自动采集和管理在交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理等方面有十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要课题。 1.3 国内外研究现状 目前，国内外有大量关于车牌识别方面的研究报道。国外在这方面的研究工作开展较早。在上世纪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。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，如Yuntao Cui提出了一种车牌识别系统，在车牌定位以后，利用马尔科夫场对车牌特征进行提取和二值化，对样本的识别达到了较高的识别率。Eun Ryung 等利用图像中的颜色分量，对车辆照进行定位识别，其中提到了三种方法：①以Hough 变换为基础的边缘检测定位识别；②以灰度值变换为基础的识别算法；③以HLS 彩色模式为基础的车牌识别系统，识别率分别为81.25%、85%、91.2%[10]。日本对车牌图像的获取也做了大量的研究，并为系统产业化做了大量工作。Luis开发系统应用于公路收费站，全天识别率达到了90%以上，即使在天气不好的情况下也达到了70%。国外对车牌识别的研究起步早，总体来讲其技术已比较领先，同时由于他们车牌种类单一，规范程度较高，易于定位识别，目前，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。 由于中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180 的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。南京大学的熊军等提出了基于字符纹理特征的定位算法，准确率达95%。华中科技大学的陈振学等学者提出了一种新的车牌图像字符分割与识别算法，使用一维循环清零法，通过对垂直投影图进行一次扫描，有效的清除了杂点和间隔符，正确分割率达到了96.8%。浙江大学的张引、潘云鹤等提出了彩色边缘算子Color Prewitt 和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法，算法简单，且全面作用在颜色空间的三个分量上，检测出的牌照区域易于与背景剥离。但是计算量和存储量都比较大，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。国内还有许多学者都在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。 车牌识别技术作为智能交通系统中的关键技术，在各国学者的共同努力下，已经得到了长足的发展，并且已经得到了不同程度的实际应用，但目前还存在着种种不足。 对于未来车牌识别产品的技术发展趋势，汉王科技智能交通部总经理乔炬认为，首先，由于市场需求不同，对识别产品的需求也有差异，因此就要求研发针对不同细分市场的车牌识别产品。其次，随着算法的不断改进，基于视频触发技术的车牌识别产品将得到大范围的应用，但是视频触发技术取代外触发装置尚需时日。第三，现在的车牌识别系统设备过多，系统集成难度大，系统稳定性差，系统维护是一个让人头疼的问题。随着技术不断进步，以往多个设备实现的功能可能由一个设备实现。 目前，车牌识别技术和产品性能进入实用阶段的时间还不是很长，随着人工智能以及自动识别技术的进步，未来的技术发展空间还会非常大。例如，核心算法继续发展，识别率和识别速度进一步改善，图像处理中对模糊图像预处理能力增强，画质改善技术的提高等等。 1.3本文的主要安排 本次设计研究的车牌定位方法是：基于灰度图像的车牌定位方法 这种方法是根据车牌几何特征的特点和纹理特征进行车牌的定位，通过图像预处理、图像边缘检测及二值化、车牌提取、车牌输出等步骤对车牌进行定位。 在复杂背景和不同光的条件下，该方法均有很好的效果，而且运算速度快。 章节安排： 第一章：绪论 第二章：车牌定位的主要方法 第三章：MATLAB仿真简介 第四章：基于MATLAB的车牌定位 第五章总结和展望