图像处理课程论文

题 目 基于数字图像处理的车牌识别系统 院 系 计算机与软件学院 专 业 计算机应用技术 学生姓名 任万春 学 号 20111228482 教 师 傅德胜

二Ｏ一二年五月二十三日

基于数字图像处理的车牌识别系统

(一)

简介

智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。

伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 (二)

车牌识别系统的研究概况

利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。

国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 (三)

车牌识别系统中数字图像处理的意义

由于照片拍摄的好坏有很多外界因素决定，由于光照强度的影响，晴天拍摄的照片与阴天拍摄的照片质量肯定不一样，白天和晚上更是不同；由于每部车的车速的不一致，慢速行驶的车辆会比快速行驶的车辆拍摄的照片质量好一些，而且车速过快，会使照片的字迹模糊，这肯定会影响字符的识别。故要对拍摄的照片进行灰度化、二值化、滤波等预处理。

现在普遍通用的车牌识别系统通常包括两大部分，软件与硬件。其中软件是

整个系统的核心部分，车牌识别的核心技术就在于软件。系统一般由车体感应器，彩色摄像机．辅助光源．图像采集与处理器，主控电脑和识别系统软件构成。系统软件一般先对牌照图像进行滤波、二值化、校正、分割等处理，再进行识别。 (四)

车牌识别系统的主要结构

软件部分由六个主要处理子模块组成。各模块功能为：

1) 实时采集模块实现对汽车牌照图像的实时采集，并将采集的图像转换为

数字图像存储；

2) 车牌提取模块对数字化后的汽车图像进行区域目标搜索，实现汽车车牌

区域的提取；

3) 车牌图像预处理模块实现对车牌图像进行灰度化、去噪、二值化等与处

理。

4) 特征提取模块对分割后的图片进行相应的特征描述；

5) 分类识别模块根据图片的特征描述将其识别为相应的结果字符串； 6) 数据传送输出识别结果字符串到指定的设备上。 本文中主要讨论车牌提取和车牌图像的预处理技术。 (五)

车牌提取和车牌图像预处理的算法及实现

? 车牌提取

根据车牌底色等有关的先验知识，采用彩色像素点统计的方法分割出合理的车牌区域。步骤如下：

? 下面以蓝底白字车牌区域为例说明彩色像素点统计底色分割法。CCD摄像

头拍摄的图像一般为RGB彩色图像，如图5.1。

图5.1：汽车原始图像

? 确定车牌底色（蓝色）RGB对应的各自灰度范围，然后行方向统计在此颜

色范围内的像素点数量，如图5.2。

图5.2：Y方向像素点统计