基于MATLAB车牌识别系统设计-Toy模板网

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基于MATLAB车牌识别系统设计

一、设计方案

智能交通系统已成为现代社会道路交通发展趋势。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。对于车牌识别系统的要满足当车辆通过摄像头采集车辆图片，将其图片进行图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出识别的车牌结果的基本要求。如下图1 车牌识别的应用所示。
基于MATLAB车牌识别系统设计

图1 车牌识别的应用

车牌识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理设备等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。车牌识别系统设计方案如下图2所示。
基于MATLAB车牌识别系统设计

图2 车牌识别系统设计方案

车牌识别系统各个步骤的作用：

图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为彩色图像，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。
车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。
字符分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。
字符识别：本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。