摘 要:现代社会随着车辆的越来越多,车牌作为车的身份证明,由此也促使了研究车牌识别系统的将具有较大实际意义。过路全自动不停车收费、在车辆过桥、高速公路上的事故自动测报、车辆定位、不停车检查、车辆防盗、追踪车辆违规违法行为等等,由此该论文就已有的车牌识别的相关技术和理论进行研究,在此基础上设计车牌识别系统,对相关技术和理论进行检测,对其进行解释说明,进而对整个车牌识别系统有一个了解。
在综合各国学者对车牌识别技术研究的基础上,结合计算机视觉技术对图像处理的库OpenCV,开发设计了车牌识别系统,整个系统主要是由字符识别和车牌定位两部分组成。包括图像获取、预处理、区域搜索与分割、字符分割、归一化、字符特征提取、字符识别等多方面的知识。
通过研究和系统测试发现,原始图象应该具备较大的对照度,适当的亮度和清晰可辩的牌照图象,为了用于牌照字符的识别和牌照的切割。但是由于外界的环境具有很多未知和不可确定的因素,还有用于拍摄的设备因素,设备和车辆的相对位置关系等,对识别率影响较大,所以系统外部可以通过增加获取车牌的清晰度,减少干扰因素,提高车牌的识别率。
由于车牌识别系统中含有大量的对图像的处理技术,每一步的处理不同都将影响后面的步骤,所以在系统的开发中要根据自己的需求,对不同的场景采用不同的处理方法开发,一些函数的参数可以参考专业人员的建议或进行多次的尝试。这样从车牌识别系统的本身提高识别率。
关键词:车牌识别系统;图像处理;车牌定位;预处理;字符分割;字符识别
目录
摘要
Abstract
1.绪论-1
1.1 研究背景与意义-1
1.2 国内外研究现状-2
1.3 本文的结构安排-2
1.4 小结-3
2. 系统分析-3
2.1 系统整体框架-3
2.2 车牌定位-4
2.2.1概述-4
2.2.2车牌定位的实现过程-4
2.2.3 车牌定位算法介绍-7
2.2.4 总结-22
2.3 车牌识别-22
2.3.1概述-22
2.3.2.车牌识别的实现过程-22
2.3.4车牌识别算法介绍-23
2.3.5.总结 -27
3. 系统实现-27
3.1 概述-27
3.2 开发环境介绍-27
3.2.1 visual studio 2015介绍-27
3.2.2 OpenCV介绍-28
3.2.3 MFC介绍-28
3.3系统组成-28
3.3.2界面设计-29
3.4 系统配置-29
3.5 系统测试-30
4. 结论-34
参 考 文 献-34
致 谢-35