摘要:论文通过MATLAB仿真实现了车辆牌照自动识别系统中的一套预处理方法,主要包括车辆图像的灰度化,灰度级调整,消除噪声,图像二值化等。通过灰度级跳动来实现车牌定位及分割,最后利用模板匹配自动识别车辆牌照信息并输出结果。本文采用的灰度变化及灰度级调整可有效的消除一些外部环境对车辆牌照的影响,在一定程度上提高了对车辆牌照的定位与分割的准确性,可对光线较昏暗,车牌较模糊的图像也可较准确的进行定位和分割。91331
Abstract: A set of pretreatment methods of the vehicle license plate recognition system are provided in this paper, including grayscale images,gray scale adjustment, eliminate noise, image thresholded and so on。 The license plate positioning and segmentation are achieved throughgray-scale pulsation。 Vehicle license information is automatic identified by template matching and output the information。 In this paper, theimpact of the external environment on vehicle license can be effectively eliminated by the gray scale change and gray-scale adjustment, tosome extent, the position of the vehicle license and segmentation accuracy can be improved。 This method is appropriate for the dim light,blurred images of license plate。
Keywords:Image processing; Median filtering; Binary ;Mathematical Morphologic
目 录
1 绪论 6
1。1车牌识别图像与处理的研究背景 6
1。2课题研究基本思路 6
1。3国内车牌特征 7
1。4论文结构与基本安排 8
2 MATLAB 8
2。1MATLAB软件简介 8
2。2MATLAB的基本功能 8
3 数字图像处理基本概念 10
3。1数字图像处理 10
3。2车牌图像预处理 10
4 滤波去噪 18
4。1中值滤波 18
4。2均值滤波 20
4。3基于小波变换的均值、中值滤波图像去噪 24
5总结与展望 25
参考文献 27
致谢 28
附 录 29
1 绪论
1。1 车牌识别图像与处理的研究背景
随着全世界汽车数目日益加速增长,道路交通也就不断地变成人们关注的重点。各个国家也将如何进行更有效的交通安全管理提上日程,成为政府部门的关注重点,智能化交通系统(ITS)便应用而生,专门针对上述问题,它能够提升道路的交通运输效率,真正做到道路交通自动化管理,进一步提高道路交通安全。
当下来看,智能化交通安全管理系统是道路交通安全发展的必由之路。日益完整的车辆管理体制和不断发展的公路交通安全基础建设对于智能化交通安全系统的需求与日俱增。交通系统智能化发展中一个重要的组成部分就是车牌自动识别系统,车牌自动识别技术的成功开发无疑是智能化交通系统发展的重要推手。由于国外收费停车场规定以及高速公路道路交通管理发展较早,已经拥有较为成熟的道路交通管理体系,比较完整地开发了较为成熟的智能化道路交通系统。一般来说,车牌识别系统的设计开发都会针对特定环境和特定的要求,是在环境有较大变化的情况下设计的,而且不同的国家车牌尺寸、布局都有较大差异,这样一来就直接导致了各国在车牌智能识别的设计上呈现多样化,能否进行高速高效的车牌是被和相关区域图像提取是车牌自动识别的首要问题和关键步骤,其造成的结果是各国使用同的车牌只能识别系统。