基于静止图像的车牌照定位改进方法研究.doc

1、西 南 交 通 大 学毕业设计(论文)基于静止图像的车牌照定位改进方法研究年 级: 2005 级 学 号: 20052298 姓 名: 关 伟 专 业: 自动化（交通信息工程及控制）指导老师: 侯 进 二零零九年六月西南交通大学本科毕业设计（论文） 第 I 页院 系 信息科学与技术学院 专 业 自动化（交通信息工程及控制） 年 级 2005 级 姓 名 关 伟 题 目 基于静止图像的车牌照定位改进方法研究 指导教师评 语 指导教师 (签章)评 阅 人评 语 评 阅 人 (签章 )成 绩 答辩委员会主任 (签章)年 月 日 西南交通大学本科毕业设计（论文） 第 II 页毕 业 设 计 任 务 书

2、班 级 交控 1 班 学生姓名 关 伟 学 号 20052298 专 业 自动化（交通信息工程及控制） 发题日期：2009 年 01 月 01 日 完成日期：2009 年 06 月 15 日题 目 基于静止图像的车牌照定位改进方法研究 题目类型：工程设计 技术专题研究 理论研究 软硬件产品开发一、 设计任务及要求车牌照识别是智能交通系统的一个重要课题，在车辆管理、不停车收费等系统中有广泛应用。而车牌照定位又在车牌照识别技术中起着关键作用。由于多样化的牌照形式、不一致的户外光照条件、不同的车辆行驶速度及复杂背景等因素，使得车牌照识别技术课题极具挑战性。因此对于车牌照定位技术要求有较好的鲁棒性和实

3、时性。 具体要求如下： 1. 对给定的静止图像（假设存在车辆）进行预处理分析； 2. 通过削弱背景干扰缩小定位区域，并搜索可能的牌照位置； 3. 标记牌照区域并截取车牌照子图像。 为使后续工作顺利进行及实际应用的要求，该设计具体要达到的基本技术要求： (1)每张图片的处理时间不能大于 0.5S；(2) 车牌的获取准确率要达到 95%以上。 二、 应完成的硬件或软件实验1. 利用 MATLAB 或 VC+编程实现车牌照的定位系统设计 2设计一个人机交互界面以显示和记录车牌照定位的结果 三、 应交出的设计文件及实物(包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等)1. 毕业设计论文（必须完全符合学

4、校规范，内容严禁有丝毫的抄袭剽窃） 2. CD-R（含论文，程序，程序使用说明书，演示视频，盘面标注班级，姓名，专业，日期） 西南交通大学本科毕业设计（论文） 第 III 页3. 英文翻译按学校规定，导师无特殊要求 四、 指导教师提供的设计资料1. 研究报告介绍(包括课题背景、动机、内容、意义) 2. 计划说明书 3. 部分英文文献资料和 Medialab LPR 图像数据库 五、 要求学生搜集的技术资料(指出搜集资料的技术领域)1. 本课题相关领域国内外重要论文及资料 2. MATLAB、C+编程指南 六、 设计进度安排第一部分 查阅相关资料，学习相关编程语言 (5 周)第二部分 编制程序并

5、进行软件调试 (8 周)第三部分 撰写毕业论文 (2 周)评阅及答辩 (1 周)指导教师： 年 月 日系主任审查意见：审 批 人： 年 月 日注：设计任务书审查合格后，发到学生手上。西南交通大学本科毕业设计（论文） 第 IV 页西南交通大学信息科学与技术学院 2008 年制摘 要智能交通是当前交通管理发展的主要方向，车牌照识别系统则是智能交通系统的核心，而车牌定位是其中最为关键的技术，对整个识别系统的性能起着至关重要的作用。多样化的牌照形式、不一致的户外光照条件、不同的车辆行驶速度及复杂的背景等因素，都成为了车牌定位的难点。从目前的研究成果来看，车辆牌照定位系统还远未达到完善的程度，利用各种图

6、像处理的理论和方法进行车牌定位仍是当前研究的热点之一。所以，怎样得出一种好的定位方法，一直是现在研究人员努力的方向。本文就是针对车牌如何更好的定位，研究更为有效的车牌定位算法。对于车牌定位的方法很多，也都是各有特点，但是都存在一些问题，如算法普遍存在计算量大、定位不够准确等缺点。所以为了能够更好的定位车牌，本文采用基于区域特征的牌照定位技术。首先,此方法是对原始车牌进行预处理，其中包括图像灰度化和边缘检测，并且通过数学形态学的方法来连接离散字符边缘。其中形态学基本运算包括膨胀运算、腐蚀运算、闭合运算、开启运算等。由于形态学处理过程中车牌可能断裂，造成车牌不能最终准确的定位，本文利用自设定阈值和

7、判定方法来连接相邻的区域，目的就是连接被断开的车牌，在连接后，此结果可以滤除一些干扰区域，并形成最终的车牌候选区域。然后从车牌图像固有的一些特征入手，例如车牌图像中车牌的长宽阈值范围的设定、车牌占整个图像的比例等，从候选区域中进一步判断和定位出最终的汽车牌照。本文所提及的算法全部用 MATLAB 编程构建成车牌定位的软件平台。该平台包含了上述的车牌定位所有步骤。并且利用本文中的算法，对实际获取的车牌进行了大量实验，本系统获得了比较令人满意的结果。关键词： 车牌照识别系统； 车牌定位； 车牌区域特征； 边缘检测； 数学形态学 西南交通大学本科毕业设计（论文） 第 V 页AbstractCurre

8、ntly, intelligent traffic is the main direction of the development of the traffic management. Vehicle license plate recognition system is the hard core of the intelligent traffic system, and the positioning of vehicle license plate is the most pivotal technology in the recognition system, which play

9、s an important role in the performance of the whole system. Some factors, such as variety of license forms, different outdoor lighting conditions, different vehicle speeds and complex background, have became difficulties in plate positioning. Current technique of license plate recognition is far awa

10、y from perfect. Using the theory and the technology to reform license plate recognition technique is one of the research keys. So, how to come up with a better location method, has been a study for the direction of staff efforts.This paper focuses on better positioning plate and attempts to find a m

11、ore effective vehicle license plate locating algorithm. There are a lot of methods about vehicle license plate and each method has its feature. However, these methods also have some problems, such as, algorithm usually have large amount of calculation, positioning plate is not accurate enough and et

12、c. So in order to locate plate better, the positioning technology license of the positioning technology license based on regional characteristics is used in this paper. First of all, in this method, the original license plate is pre-processed, including gray of image and edge detection and the edge

13、of discrete characters is connected by the approach of mathematical morphology. Basic morphological operations include expansion computing, corrosion computing, closure operator, open computing and etc. Because the vehicle license plate is probable broken during the morphology processing procedure,

14、which may finally cause the license plate cant be positioned accurately, the set threshold and identification methods are used to connect adjacent regions in this paper, the purpose is to connect the broken plate, after connecting, the results can filter out some interference regions, and form the f

15、inal license plate inquire electoral district. Then starting from some of the inherent characteristics of license plate images, such as setting the threshold range of the length and width of license plate in license plate image and the proportion of the total 西南交通大学本科毕业设计（论文） 第 VI 页license plate ima

16、ges and etc, to further determine the final positioning of the vehicle license from the inquire electoral district.Algorithm mentioned in this paper, a software platform is constructed by MATLAB programming tool. This platform contains all the steps mentioned above. And using the algorithm introduce

17、d in this paper, extensive experiments are conducted over a lot of vehicle license plates obtained in real life, and this system have achieved a satisfactory result.Key words: Vehicle license plate recognition system; License plate localization; Regional characteristics of plates; Edge detection; Ma

18、thematical morphology西南交通大学本科毕业设计（论文） 第 VII 页目 录摘 要 .IVABSTRACT.V第 1 章 绪 论 .11.1 选题的背景和意义及国内外研究现状 .11.1.1 选题的背景和意义 .11.1.2 国内外研究现状 .21.2 车牌定位的主要内容和研究方法 .31.2.1 车牌定位的主要内容 .31.2.2 基于灰度图像的车牌定位方法的研究 .31.2.3 基于彩色图像的车牌定位方法的研究 .51.3 本文的研究内容和系统体系结构 .61.3.1 车牌定位方法内容概述 .61.3.2 系统的体系结构设计 .61.4 本文的结构安排 .8第 2 章

19、车牌定位的前期处理 .92.1 真彩色到灰度图像的转换 .92.2 灰度图像的变换增强 .102.3 灰度图像的边缘检测 .122.4 本章小结 .14第 3 章 车牌区域定位的实现 .153.1 数学形态学处理 .153.1.1 结构元素矩阵 .153.1.2 膨胀运算 .153.1.3 腐蚀运算 .163.1.4 开启和闭合运算 .173.2 车牌区域定位的实现 .193.2.1 车牌区域的合并 .193.2.2 车牌区域的定位 .223.3 本章小结 .25第 4 章 二次车牌定位的算法和性能分析 .264.1 二次车牌定位算法 .264.2 本论文算法的性能分析 .30西南交通大学本科

20、毕业设计（论文） 第 VIII页4.2.1 对于不同背景下的车牌定位分析 .304.2.2 图片处理时间和准确度分析 .334.3 本章小结 .35结 论 .36致 谢 .37参考文献 .38西南交通大学本科毕业设计（论文） 第 1 页 第 1 章 绪 论1.1 选题的背景和意义及国内外研究现状1.1.1 选题的背景和意义近年来，智能交通系统(Intelligent Transportation System)越来越受到人们的重视，并逐渐应用在交通信息统计收集、路车间通信、停车场管理、不停车自动收费、车辆自动行驶等领域，而上述领域都与汽车牌照的自动识别有关 1。对汽车车牌的正确识别，既可以实现

21、在交通路口、高速公路、军事要塞、机关门卫对过往车辆的实时登记、流量统计和对防卫目标的安全警备，对肇事车辆、被盗车辆、犯罪车辆进行辨识和拦截；又可在汽车存车场对进出的车辆进行登记、统计和查询，以保障安全防盗，并可协助自动记费，这些是建设智能交通系统不可或缺的部分 2。车牌识别系统(License Plate Recognition System,LPRS)是智能交通中的重中之重，而车牌识别系统的流程如图 1-1 所示。图像采集 车牌定位 字符分割字符识别输出结果图1-1 汽车牌照识别系统框图从图 1-1 流程图中不难看出，在车牌识别系统中，最重要的步骤就是车牌定位，定位的成功与否以及定位的准确程度将会直接决定后期能否进行车牌识别以及识别的准确度。由于在现实中，汽车的车牌图像受到光照、背景、车型等外界干扰因素以及拍摄角度、远近等人为因素的影响，造成图像受光不均匀，车牌区域不明显，给车牌区域的提取带来了较大的困难。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，同时研究高效的汽车牌照定位算法也有着重要的应用价值。