文档介绍：信息处理课程设计
————基于Matlab GUI的车牌识别
学院:计算机学院
指导教师:杨小东
班级:信科12(3)班
姓名:郭柱材
学号:08123451
摘要:此次课程的主题为信息处理,本设计为基于Matlab GUI车牌识别系统,以此例学习研究有关于图像处理方面的原理知识及应用。此次车牌识别系统的设计过程可分为五大模块:原图预处理,车牌提取,车牌预处理,字符分割,字符模板匹配,基于Matlab GUI的程序界面化。最终成功实现通过人机交互界面提取车牌并识别车牌字符的功能。
关键词:车牌识别,Matlab,GUI
目录
一. 绪论 3
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源图像预处理 6
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一. 绪论

随着我国公路交通事业的发展,车辆的数量正在迅速增长,在给出行提供方便的同时,车辆管理上存在的问题日益突出,人工管理的方式已经不能满足实际的需要。微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟,为传统的交通管理带来巨大转变,先进的计算机处理技术,不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出来,而且能够大大提高其精确度,汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义,成为信息处理技术的一项重要研究课题。

自1988年车辆牌照识别(LicensePlateReeognition,LPR)技术推出以来,人们就对其进行了广泛的研究。国外己有不少相关的文章发表,有的己经非常成熟,投入实际使用。在各种应用中有对静态图像处理的系统,如Huang一MuHwang的《APC一BASEDCARLICENSEPLATEREADER》在收费站硬件设施较好的条件下,%,如此一些系统的成功实现大大受益于国外车牌的规范统一。从实用产品来看,比较有名的是以色列的Hi一TeehSolutions公司、Zamir公司、匈牙利的AdaptiveReeognition公司和新加坡的Optasia公司等。
我国车牌自动识别的研究起步较晚,大约发生在八十年代末。1988年戴营等人利用常见的图像处理技术方法提出汉字识别的分类是在提取汉字特征的基础上进行的。根据汉字的投影直方图(ProjectionHIStogram),选取浮动阂值,进行量化处理后,形成一个变长链码,再用动态规划法,求出与标准模式链码的最小距离,实现细分类,完成汉字省名的自动识别。上海交通大学计算机戚飞虎等人研究的
基于彩色分割的牌照自动识别系统;华中科技大黄心汉等人研究的基于板匹配和神经网络的牌照识别系统;以及浙江大学图形图像研究所潘云鹤等人研究的“车牌通”产品等。此外,西安交通大学的图像处理和识别研究室、清华大学人工智能国家重点实验室等各大高校也正在做类似的研究。

车牌识别产品的竞争将更多的强调成像、图像预处理、算法、业务逻辑等系统各环节的相互配合。特别是物理成像以及图像预处理的水平可能会成为下阶段发展的关键,其原因在于当识别算法的发展达到一定的高度,短期内很难会出现非常突破性的变革,这时如何能够通过成像、光源、降噪等环节来为核心算法扫清障碍就成为了影响产品最终性能的制衡点。此外,与整体安防行业的发展相应,以下几个趋势对车牌识别产品的影响将会非常深远:

作为一种典型的模式识别算法,车牌识别一直期望有更高的图像分辨率。如果相机的分辨率可以提升千万量级,车牌识别的识别指标将会更加逼近“几乎不出错”的极限,而且车牌识别能够稳定工作的区域也会明显增大。除了分辨率提升外,画面质量也是同等重要的问题,近年来高清相机的分辨率虽然提升的速度很快,但在动态范围的表现上却差强人意,导致在一些场景下出现亮处细节和暗处细节无法兼顾的问题,这将是下阶段相机发展的关键点之一。