Matlab车牌识别课程设计报告模板(附源代码)
目 录
一.课程设计目的……………………………………………3
二.设计原理…………………………………………………3
三.详细设计步骤……………………………………………3
四. 设计结果及分析…………………………………………18
五. 总结………………………………………………………19
六. 设计体会…………………………………………………20
七. 参考文献…………………………………………………21
一、课程设计目的
车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统,能够提高学生分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。
二、设计原理:
牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照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机等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。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。牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。
1. 提出总体设计方案:
牌照号码、颜色识别
为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤:
a.牌照定位,定位图片中的牌照位置;
b.牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;
c.牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成牌照号码。
牌照识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与牌照识别互相配合、互相验证。
(1)牌照定位:
自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,最后选定一个最佳的区域作为牌照区域,并将其从图象中分割出来
流程图
运用基于蓝色象素点统计特性的方法对车牌是蓝色的车牌进行定位,实验表明,用该方法实现的车牌定位准确率较高。本设计用MATLAB编程运行结果可以得出,本设计采用的图像预处理、CANNY边缘检测、开闭运算子[5,19]、车牌长宽比特征识别等对车牌的定位都是非常有效的,而本设计提出的二次水平投影分析和阈值技术有效检测了车牌图像的上下左右边框、旋转角度,准确实现的车牌字符的分割,对多个车牌进行实验,均有很高的正确率。本设计虽然只对蓝底白字车牌进行分割识别,对黑底白字车牌原则上整个算法可直接适用,对白底黑字车牌、黄底黑字车牌,需要对车牌定位算法进行调整,并将图像反转(0变1、1变0),而车牌字符的分割算法仍然行之有效。
七、参考文献:
[1] 陈桂明、张明照、戚红雨.应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像。科学出版社,2000
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