導語：車輛牌照圖像識別研究論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：近年來隨著國民經濟的蓬勃發展，國內高速公路、城市道路、停車場建設越來越多，對交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽車牌照識別技術在公共安全及交通管理中具有特別重要的實際應用意義。本文對車牌識別系統中的車牌定位、字符分割和字符識別進行了初步研究。對車牌定位，本文采用投影法對車牌進行定位；在字符分割方面，本文使用閾值規則進行字符分割；針對車牌圖像中數字字符識別的問題，本文采用了基于BP神經網絡的識別方法。在學習并掌握了數字圖像處理和模式識別的一些基本原理后，使用VC++6.0軟件利用以上原理針對車牌識別任務進行編程。實現了對車牌的定位和車牌中數字字符的識別。

關鍵詞：車牌定位；字符分割；BP神經網絡；車牌識別；VC++

目錄

第1章緒論1

1.1課題研究背景1

1.2車輛牌照識別系統原理1

1.3車輛牌照識別在國內外研究現狀2

1.4本文主要工作及內容安排3

第2章車輛牌照的定位方法4

2.1車輛牌照圖像的預處理4

2.1.1256色位圖灰度化4

2.1.2灰度圖像二值化5

2.1.3消除背景干擾去除噪聲6

2.2車輛牌照的定位方法簡介6

2.3系統采用的定位方法7

2.3.1車輛牌照的水平定位7

2.3.2車輛牌照的垂直定位7

2.3.3定位的算法實現10

2.4實驗結果分析12

第3章車輛牌照的字符分割13

3.1車牌預處理13

3.1.1去邊框處理13

3.1.2去噪聲處理13

3.1.3梯度銳化15

3.1.4傾斜調整16

3.2字符分割方法簡介17

3.3系統采用的分割方法19

3.3.1算法介紹19

3.3.2算法的實現20

3.4字符分割實驗結果21

第4章特征提取與字符識別22

4.1字符的特征提取22

4.2字符的識別方法簡介23

4.3系統采用的識別方法24

4.3.1人工神經網絡簡介24

4.3.2BP神經網絡識別車牌25

4.3.3BP神經網絡識別算法實現28

4.4實驗結果分析29

總結32

致謝33

參考文獻34

第1章緒論

1.1課題研究背景

現代社會已經進入信息時代，計算機技術、通信技術和計算機網絡技術的不斷發展，自動化信息處理能力的不斷提高，在人們社會活動和生活的各個領域得到了廣泛的應用，在這種情況下，作為信息來源的自動檢測、圖像識別技術越來越受到人們的重視。

隨著汽車數量的急劇增加，車牌自動識別(licenseplaterecognition,LPR)技術日益成為交通管理自動化的重要手段[1]。車牌自動識別技術是計算機視覺、圖像處理技術與模式識別等技術的融合，是智能交通系統中一項非常重要的技術。通過車輛牌照自動識別，就可以對運動車輛查詢相關的數據庫，根據提取的車輛信息，實現有針對性的車輛檢查，極大的提高工作人員的效率，降低工作強度，同時也減少了國家財政收入的流失，減少交通事故的發生以及加強社會治安。因此對車牌識別技術研究有巨大的經濟價值和現實意義。

由于車牌自動識別技術在智能化交通控制管理中發揮的重要作用，吸引了各國的科研工作者對其進行廣泛的研究，目前已有眾多的算法，有些已應用于交叉路口、車庫管理、路口收費、高速公路等場合。由于需適應各種復雜背景，加之要識別的車輛種類繁多，顏色變化多端，以及檢測時要適應不同天氣變化導致的不同光照條件，因此，目前的系統都或多或少地存在一些問題。但隨著計算機性能的提高和計算機視覺理論及技術的發展，這種技術必將日趨成熟。

車牌的定位與識別技術，總體來說是圖像處理技術與車牌本身特點的有機結合，當然也包括小波分析、神經網絡、數學形態學、模糊理論等數學知識的有效運用[2]。

本課題是對汽車圖像進行分析，從算法角度來研究車牌的定位與識別。

1.2車輛牌照識別系統原理

一個典型的車輛牌照識別系統(LPR)是由圖像采集系統和圖像識別系統組成的，如圖1-1[3]。當系統發現有車時，圖像采集系統便開始采集車輛牌照信息，得到的信息是圖像識別系統的輸入。通過識別系統的預處理，為目標搜索提供一個良好的定位環境。在預處理的基礎上把圖像中的車牌從背景中分割出來。對車牌中的字符做字符分割，最后把分割后的字符進行識別，便得到了汽車牌照的號碼。

整套系統實際是一種硬件和軟件的集成。在硬件上，它需要集成可控照明燈、鏡頭、圖像采集模塊、數字信號處理器、存儲器、通信模塊、溫控模塊、單片機等；在軟件上，它包括車牌定位、車牌字符切割、車牌字符識別等算法。這樣一體化的結構形式能在現實中降低對環境的要求。