摘 要

汽车牌照自动识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。本次设计中突出在车牌动态识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位准确与否直接影响车牌识别率。

本论文对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在此基础上开发了基于MATLAB 的车牌识别系统，通过编写M文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较、并提出了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。

关键字：识别率 车牌定位 阈值化   边缘检测，MATLAB

目录
动态车牌识别系统    1
摘 要    1
Abstract    2
第一章  绪论    4
1.1研究背景及意义    4
1.2 国内外研究现状    5
1.3本文的主要完成的工作    7
第二章 车牌定位的方法    7
2.1  车牌特征的信息分析    8
2.1.1  车牌特征的信息分析    8
  2.1.2  常见车牌颜色特征的信息    9
2.1.3  车牌特征分析结论    10
2.2  车牌号码初定位    10
2.2.1  车牌二值化    11
2.2.2  图像二值化的基本原理    12
2.3  牌照区域的分割    12
第三章  图像预处理    13
3.1  图像灰度化    13
3.2.  灰度拉伸    14
3.3  图像平滑    14
3.4  边缘提取    15
第四章  车牌定位    16
4.1  车牌特征的信息分析    17
4.1.1  车牌特征的信息分析    17
4.1.2  常见车牌颜色特征的信息    18
4.1.3  车牌特征分析结论    19
4.2  车牌号码初定位    19
4.2.1  车牌二值化    20
4.2.2  图像二值化的基本原理    20
4.3  牌照区域的分割    21
第五章 牌照字符分割    22
5.1  字符字符切分综述    22
5.1.1  字符分割    22
5.1.2  字符归一化    22
第六章  车牌字符的识别    23
6.1  车牌字符识别综述    23
6.2  模版匹配字符识别    23
第七章 基于MATLAB的动态车牌识别系统设计    26
7.1设计原理    26
7.2详细设计步骤    26
7.3提出总体设计方案    26
7.4各模块的实现    28
7.4.1输入待处理的原始图像    28
7.4.2图像的灰度化    29
7.4.3对原始图像进行开操作得到图像背景图像:    30
7.4.4原始图像与背景图像作减法，对图像进行增强处理    30
7.4.5取得最佳阈值，将图像二值化    31
7.4.6边缘检测    32
7.4.7对得到图像作开操作进行滤波    33
7.4.8对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。    34
7.4.9对水平投影进行峰谷分析    36
7.4.10计算车牌旋转角度:    38
7.4.11去水平（上下）边框,获取字符高度:    40
7.5 图形用户界面制作    43
7.6结果分析    45
第八章 总结和展望    45
8.1 总结    45
8.2展望    46
附录    47
致谢    62
参考文献    63

主要完成的工作

本次设计研究的车牌定位方法是：基于灰度图像的车牌定位方法

这种方法是根据车牌几何特征的特点和纹理特征进行车牌的定位，通过图像预处理、图像边缘检测及二值化、车牌提取、车牌输出等步骤对车牌进行定位。

在复杂背景和不同光的条件下，该方法均有很好的效果，而且运算速度快。