車牌識別系統(tǒng)

1、車牌識別系統(tǒng)本系統(tǒng)主要是實現(xiàn)對車牌的智能識別，識別過程分為三步：車牌定位、字符分割、字符識別。軟件是在Matlab上進行開發(fā)的，主要是運用的是Matlab的圖像處理功能。由于個人水平有限，在這里系統(tǒng)還不能在實踐中使用，只能作為學習參考。1.車牌定位車牌定位采用的方法是統(tǒng)計車牌藍色像素點，根據(jù)像素的分布確定車牌的X與Y方向的范圍，進而確定車牌的區(qū)域，并把它截取下來，下圖是待檢測圖片。被測車牌1.1 Y方向定位通過Blue_y=zeros(y,1)，建立一個y行一列的矩陣，對車牌y方向藍色像素進行統(tǒng)計，處理結果如下圖所示。y方向藍色像素分布y方向截取結果1.2 X方向定位通過Blue_x=zero

2、s(1,x)，建立一個一行x列的矩陣，對車牌x方向藍色像素進行統(tǒng)計，處理結果如下圖所示。x方向藍色像素分布x方向截取結果2.字符分割字符分割是通過一系列的圖像處理，從圖片中提取出我們所需要的信息，并把他們處理成可供直接識別或比較的統(tǒng)一模型，分割流程如下圖所示。分割流程2.1 灰度化、二值化和反轉灰度化使用rgb2gray函數(shù)，其作用是把真彩色圖像轉換為灰度圖像。實現(xiàn)對圖像后續(xù)的處理變換，車牌處理前后如圖所示。二值化使用graythresh，將灰度化的車牌轉換成黑白二值圖像，從而在圖像中提取出我們感興趣的目標。反轉使用imcomplement函數(shù)，功能是將二值圖像的像素對調。各函數(shù)處理效果如下圖

3、所示。原圖像灰度化二值化反轉2.2 分割分割過程是基于二值車牌圖像的像素分布，統(tǒng)計分為二部分，車牌上輪廓和下輪廓，統(tǒng)計結果如下圖所示。上輪廓像素分布下輪廓像素分布分割后的圖像在上面的兩張圖中，凸處像素值低，代表的是二值車牌字符輪廓，凹處像素值高，代表的是車牌的字符間空白部分，車牌的分割就是凹處進行，分割效果如下圖所示。3.字符識別通過上面的處理，我們已經提取了所要信息，接下來我們就要用標準的字符模版與上面截取的字符逐個進行比較，找出最相似的一串標準字符，那么這串字符就是車牌上的字符信息，最后把這串字符顯示出來，實現(xiàn)車牌的識別。要實現(xiàn)識別過程，需要有兩個功能模塊的支持：標準字符模版庫和字符匹配模式。3.1標準字符模版庫我國車牌有7個字符，其標準車牌格式是：XXXXXXX，是各省、直轄市和自治區(qū)的簡稱，是英文字母，英文字母或阿拉伯數(shù)字，是阿拉伯數(shù)字。根據(jù)我國車牌的特征，建立個模板庫，即漢字庫、字母庫和數(shù)字庫，識別時，對第1個字符采用漢字庫，第2個字符采用字母庫，第5-7個字符采用數(shù)字庫，其他的采用數(shù)字庫和字母庫。下圖是系統(tǒng)的部分車牌字符模板庫。車牌字符模板庫3.2 匹配模式這里采用的算法是算法是最小歐氏距離法，這種基于匹配的分類技術通過亦一種原型模式向量代表每一個類別，識別時一個未知模式被賦予一個預先定義的相似性度量與其距離最近的類別，即對任一原型模式