文档介绍：2005 届优秀毕业论文[设计]集(第六册信息工程学院)
Collection Graduation Theses (Projects) of SZU 2005 (VOLUME Ⅵ College of Information and Engineering)

车牌字符识别技术

(信息工程学院计算机系计算机科学与技术专业吴桂芳)
(学号:2001131056)

内容摘要:阐述了在汽车图片中定位车牌,切割车牌,识别车牌字符的过程。提出基于车牌
的色彩特征定位的方法(如蓝牌白字车牌),搜索图像中的车牌特征颜色跳变点的局部集中区域作
为车牌位置;根据车牌的字符笔划的投影图的特征,找到车牌空白间隙作为字符的切割边,并提出
几种实际有效的排除干扰的办法;字符的识别主要采用矩阵映射和模板匹配的方法,把每一个字
符图像切割为合适的分块矩阵,在误差范围内搜索标准模板库,找到匹配字符。由于单一技术的
在准确识别上的不足,本文结合了纠错技术,对容易混淆的字符作针对性的第二次识别,提高了识
别的准确度;
关键词:车牌定位字符切割字符识别
教师点评:论文根据图像中车牌的颜色及车牌颜色跳变点的局部集中区域特征,实现车牌的
准确定位;根据车牌的字符笔划在投影图中的空白间隙特征对车牌字符进行切分;根据车牌字体
的国家标准,并结合实际拍摄的车牌图像,生成每个字符(包括数字)的标准模板,并采用矩阵
映射和模板匹配的方法,实现了车牌字符的识别功能。实验结果表明,论文采用的方法,在车牌
处于正方时,识别准确率达 99%。(点评教师:张小绵,教授)

引言
随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加,对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益
提高,运用电子信息技术实现安全、高效的智慧交通成为交通管理的主要发展方向。汽车牌照号
码是车辆的唯一“身份”标识,牌照自动识别技术在很多方面都有广泛的应用。
车牌字符自动识别系统在理论上的技术关键主要是以下几个方面:(1) 图像预处理:对动态
采集到的图像进行滤波,边界增强等处理,以克服图像干扰,改善识别效果。(2)车牌的定位:
在动态采集到的图像中,自动找到车牌的位置。(3)字符分割:在车牌图像上,自动提取单个字
符的图像。(4)字符识别:在每个字符图像中识别出字符的值。

一、车牌定位技术
图像采集车牌定位车牌字符分割字符识别输出结果
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。

我国的汽车牌照有本身的特点,按照 1992 年制定的中华人民共和国机动车号牌 GA36-92
标准,汽车车牌有以下特征:外廓尺寸:440*140(mm);颜色:黄底黑字黑筐线,蓝底白字白筐线,
黑底白字红“使”,“领”字白框线,黑底红字红框线;标准式样:X1 X2· X3 X4 X5 X6 X7,X1
是各省,直辖市的简称,X2 是英文字母,X3 是英文字母或阿拉伯数字,X4 X5 X6 X7 是阿拉伯
数字,每个字宽 45mm,长 90mm 间隔符宽 10mm。目前普通车辆都是蓝牌或黄牌,其它颜色的
车牌很少见,本论文主要是基于蓝色的民用车牌作