基于机器视觉的车牌识别系统.doc

摘  要：近几年来车牌识别系统在高速公路的应用普及方便了人们的日常出行，而车牌识别技术就要求在复杂的背景以及周围环境中读取车牌，并对车牌进行图像采集、车牌定位、字符识别，无论是在电子收费系统还是停车管理系统。传统的收费亭浪费了大量的人力和财力，应用车牌识别系统的电子收费亭可以建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的进出体验正在一步一步改变这传统的停车管理模式。就好比人的唯一身份识别是身份证，那么汽车的唯一身份识别就是车辆的牌照。

车牌识别系统（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）是一种基于图像处理的技术，是指检测车牌信息并进行处理的技术。车牌识别是交通管理系统不可或缺的部分。本文基于机器视觉做出一个简单的车牌识别系统，能够基本上实现对图像的采集处理和车牌定位，字符识别。在保证日常车流量的情况下可以实现快速通车，智能管理，在自然环境下，汽车的背景图像其实是非常的复杂的，背景光线的不均匀照射会影响车牌识别，在现实生活自然背景下找到牌照区域是整个识别过程中的一个难题，又要考虑到阴雨天的光线影响等多重因素，需要对车牌的图像进行多重特征提取，这无疑增加了整个系统的设计难度。本文描述了各种功能的实现原理，简单介绍了车牌识别系统的相关理论，对图像进行了二值化、灰度化以及相关的滤波处理，并且使用canny算子实现车牌的边缘检测，基于BP神经网络利用匹配判别的基本思想对字符进行识别。

关键词：汽车牌照；车牌识别；图像处理；车牌检测；字符识别

目录

摘要

Abstract

第一章 绪论-1

1.1课题研究背景及其理论和实际意义-1

1.1.1课题研究背景-1

1.1.2实际意义-1

1.2国内外研究状况以及系统的发展历程以及趋势-1

1.3本文主要内容和章节安排-3

第二章 车辆车牌识别系统-4

2.1系统结构-4

2.2 车牌识别系统功能-4

2.2.1监测报警-4

2.2.2超速违章处理-4

2.2.3 计算车辆旅行时间-5

2.3 车牌识别系统系统相关技术理论-5

2.3.1模板匹配-5

2.4本章小结-5

第三章 图像预处理-6

3.1 预处理流程图-6

3.2读取待处理图片-6

3.3图像尺寸转换-7

3.4二值化处理-8

3.5形态学处理-9

3.6其他相关的图像处理算法-10

3.6.1灰度化处理-10

3.7本章小结-10

第四章 车牌检测与定位-11

4.1车牌检测定位流程图-11

4.2车辆牌照区域特征定位-11

4.3增加限制条件找出车牌区域并框选车牌-11

4.4裁剪出车牌区域-12

4.5 canny边缘检测算子-12

4.3本章小结-14

第五章 字符分割与识别-15

5.1车牌字符分割流程图-15

5.2车牌字符的分割-15

5.2.1字符分割的方法-15

5.2.2字符分割的实现-15

5.3车牌字符的识别-16

5.4本章小结：-17

第六章 MFC界面的搭建-18

6.1 MFC界面搭建-18

6.2本章小结：-22

第七章、总结与展望-23

参考文献

致谢