基于matlab的蓝色车牌识别（绪论）

目录

绪论

一 车牌识别系统的工作原理详解

二 实现的内容

三 实现的依据

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绪论

光阴荏苒，岁月如歌，三年的读研时间已过去了两年，马上就要面临找工作，是时候写点技术博客备着了。

为了能够找到一份与图像处理相关的工作，本着实现车牌识别这个小任务，来学习和熟悉数字图像处理和识别的流程。

声明：作者通过查阅相关期刊和硕博论文，总结和复现车牌识别技术，没有高大上的技术研究，只有最为朴实经久耐用的经典理论，为涉足图像处理行业积累一些基础。

一 车牌识别系统的工作原理详解

基于图像处理的车牌识别系统一般由以下几个部分：

1、车辆检测：可采用埋地线圈查看、红外查看、雷达查看技术、道闸视频查看等多种办法感知车辆的通过，并触发图像搜集抓拍；

2、图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记载、搜集；

3、预处理：噪声过滤、边缘增强、对比度调整等；

4、车牌定位：定位图像中车牌所在位置；

5、字符分割：对定位后的车牌区域中的字符进行切分和归一化处理，其中车倾斜校正对于字符的切分和识别是非常重要的；

6、字符识别：对切开后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配区别；

7、结果输出：将车牌识别的结果输出。

二 实现的内容

作者主要复现了车牌图像车牌定位、车牌倾斜矫正、车牌字符分割和字符识别，具体实现和原理详解在以下博客：

（1）基于matlab的蓝色车牌识别（绪论）

（2）基于matlab的蓝色车牌识别（车牌定位）

（3）基于matlab的蓝色车牌识别（车牌倾斜矫正）

（4）基于matlab的蓝色车牌识别（车牌字符分割）

（5）基于matlab的蓝色车牌识别（车牌字符识别）

特别说明：不同场景的车牌照片（生活照片、交通照片）用此套方案来进行识别，不一定能成功识别；此方案只能识别图片中特定小区门口的关卡处的车牌照片，对应其它场景的车牌识别可以共同讨论，一起学习和进步。（关于图片数据可以在留言板留下邮箱或者联系我邮箱[email protected]，我会第一时间回复)

三 实现的依据

作者总结了中国车牌特征主要包括以下几个方面：

（1）颜色特征。蓝底白色拍照，车牌底色占车牌区域70% 左右，且底色往往与车身颜色、字符颜色有较大差异。

（2）纹理特征。车牌有一个连续的边框,车牌内有多个字符,基本呈水平排列,所以在牌照的矩形区域内存在着丰富的边缘,呈现出规则的纹理特征。车牌的垂直边缘比水平边缘密集,而车身的其他部位如保险杠则水平边缘较明显,垂直边缘较少。

（3）车牌几何特征。车牌的高、宽比在一定的范围内，汽车前车牌的标准外轮廓尺寸为440nmX140nm，整个车牌的宽高比近似
为3:1。实际摄像机拍摄角度不同,拍摄到的车牌宽高比率会有所差别。

（4）灰度分布特征。车牌的底色、边缘颜色以及车牌外的颜色都是不相同的,表现在图像中就是灰度级互不相同,这样在车牌边缘形成了灰度突变边界。实际上,车牌的边缘在灰度上的表现是一种屋脊状边缘;在车牌区域内部,穿过车牌的水平直线其灰度呈现连续的波峰、波谷、波峰的分布;车牌区域内的边缘灰度直方图具有两个明显且分离的分布中心;车牌区域内的水平和垂直投影呈现连续的波峰、波谷、波峰的分布。这部分特征主要用在对灰度图像进行车牌定位、字符分割方面。

四 参考文献

1 陈永超. 基于数字图像处理的车牌识别研 究. Diss. 湖北武汉: 武汉理工大学, 2006.

2 贾曌峰. 车牌自动识别系统相关技术研究[D]. 中国科学技术大学, 2009.

3 陈亮. 基于神经网络的车牌识别技术的研究[D]. 扬州大学, 2008.

4 王璐. 基于 MATLAB 的车牌识别系统研究[D]. 上海: 上海交通大学, 2009.

5 白璐. 基于图像处理的车牌识别系统的研究 [D][D]. 长安大学, 2010.

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