基于matlab的車牌識(shí)別(完整版)

1、基于基于MatlabMatlab的車牌識(shí)別的車牌識(shí)別摘要摘要:車牌識(shí)別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，在近年來得到了很大的發(fā)展。本文從預(yù)處理、邊緣檢測、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別五個(gè)方面，具體介紹了車牌自動(dòng)識(shí)別的原理。并用MATLAB軟件編程來實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分最后識(shí)別出汽車車牌。一、設(shè)計(jì)原理一、設(shè)計(jì)原理車輛車牌識(shí)別系統(tǒng)的基本工作原理為：將攝像頭拍攝到的包含車輛車牌的圖像通過視頻卡輸入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行預(yù)處理，再由檢索模塊對(duì)車牌進(jìn)行搜索、檢

2、測、定位，并分割出包含車牌字符的矩形區(qū)域，然后對(duì)車牌字符進(jìn)行二值化并將其分割為單個(gè)字符，然后輸入JPEG或BMP格式的數(shù)字，輸出則為車牌號(hào)碼的數(shù)字。車牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼、車牌顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車牌號(hào)碼的處理機(jī)等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。某些車牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷車輛駛?cè)胍?/p>

3、野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出車牌位置，再將車牌中的字符分割出來進(jìn)行識(shí)別，然后組成車牌號(hào)碼輸出。二、設(shè)計(jì)步驟設(shè)計(jì)步驟總體步驟為：格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。流程圖：（3）車牌字符識(shí)別字符識(shí)別:字符識(shí)別方法

4、目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會(huì)受到

5、各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌、假車牌等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷的完善識(shí)別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識(shí)別。流程圖：三各模塊的實(shí)現(xiàn)各模塊的實(shí)現(xiàn):3.13.1輸入待處理的原始圖像輸入待處理的原始圖像:按左右