基于图像处理的车牌识别系统的设计与实现_论文

在我国车牌识别系统主要在停车场机动车管理系统和道路交通管理系统中有重要的作用，在整个车牌识别系统设计中主要用到的算法和技术有：图片的预处理、车牌的定位、字符的分割和车牌的识别。本文首先是对获取到的图像进行预处理，之后通过sobel算子进行边缘检测，确定带有车牌图像的车牌区域所在原始的图像中的水平位置和垂直位置，这样就可以定位到车牌的最终位置，最后采用局部投影的字符分割的方法进行车牌字符的分割。在对车牌里的字符进行识别时，所采用的方法是模板匹配方式。经过实验结果的证明，本文所采用的方法具有很好的识别的性能。

关键词：车牌识别系统；图片处理；车牌定位；字符分割；车牌识别 

边缘检测

可以看出在车牌的整个区域内的字符都是以一定的间距水平方向排列的，字符的和字符之间都是有一定的距离的。然而字符的前景颜色和底牌的背景颜色相对单一，并且字符的前景颜色和底牌的背景颜色具有非常大的对比度，这就使得车牌区域相对于图像其他区域具有更丰富的边缘信息。

按照上述的分析，可以利用边缘检测以及投影算法定位车牌区域。在系统的设计中通常用到的边缘检测方法有Sobel算子和Prewitt算子。经过分析可知所处理的图像不只是单单的车牌信息，而且还包括车身的信息。然而Sobel算子在抑制噪声方面有良好的抗噪效果，所以本系统采用的是Sobel算子。

在整个系统算法的设计过程中，采用的是3×3的邻域模板，是为了避免在图像的处理时在像素间内插点上来计算梯度值，并使其作为核，与上面所处理的图像的每个像素点做卷积和运算，之后选择最适合本系统算法的阈值来为本系统做边缘的提取。

引言 1

1.需求分析 2

2系统设计概述 3

2.1设计思想 3

2.2系统总体设计流程图 4

2.3系统总体功能结构图 4

3图像的采集 5

3.1直接获取 5

3.2摄像头捕获 6

4图片预处理 7

4.1图像的灰度化 7

4.2图像的灰度均衡化 8

4.3图像增强 9

5车牌定位 12

5.1边缘检测 12

5.2车牌定位 15

5.2.1车牌垂直范围定位 15

6车牌处理 17

6.1车牌的灰度化 17

6.2车牌的二值化 17

5.3字符分割 19

7车牌识别 23

8系统开发环境和系统效果图 27

8.1系统开发环境 27

8.2 系统各模块效果图 27

结论 33

谢辞 34

参考文献 35