Matlab平臺下的車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

文章簡要介紹了車牌識別系統(tǒng)的發(fā)展歷史、結(jié)構(gòu)組成及應(yīng)用現(xiàn)狀，針對相關(guān)圖像處理算法采用Matlab軟件進(jìn)行仿真研究，主要包括圖像采集與處理、車牌定位、車牌字符分割及字符識別等部分。

作為計(jì)算機(jī)視覺與模式識別技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要應(yīng)用，車牌識別系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于高速公路車輛視頻監(jiān)控、智能停車場以及電子警察等。車牌識別系統(tǒng)的相關(guān)算法設(shè)計(jì)包括：圖像采集與處理、車牌定位、車牌字符分割及字符識別。文章對車牌識別的相關(guān)算法進(jìn)行了深入學(xué)習(xí)和研究，在Matlab平臺下進(jìn)行了車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

車牌識別系統(tǒng)的發(fā)展、組成

及應(yīng)用簡介

車牌字符識別可以從復(fù)雜的背景中準(zhǔn)確地提取識別汽車牌照、車輛類型等信息，在交通控制和監(jiān)視中占有重要的地位，但受環(huán)境、車牌位置，以及車牌污染、缺損等因素的影響，車牌定位和識別存在一定的困難，識別率也會受到影響。因此車牌字符識別系統(tǒng)應(yīng)具有較高的自適應(yīng)性和魯棒性，即對有一定噪聲或變形的字符圖像仍能正確識別。

車牌識別系統(tǒng)的流程圖如圖1所示。

圖像處理及車牌定位

為了占用較少的存儲空間，提高系統(tǒng)的執(zhí)行速度，在進(jìn)行圖像處理時(shí)，常將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像并進(jìn)行二值化。

邊緣檢測

邊緣檢測的目的是標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。車牌識別中存在4種典型的邊緣檢測算子，分別為Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：Roberts算子對邊緣定位較準(zhǔn)確，在圖像噪聲較少的情況下分割效果很好，因此本文采用Roberts算子。

形態(tài)學(xué)處理

通過對圖像的腐蝕和膨脹運(yùn)算能使車牌區(qū)域連通，并最大限度地消除非車牌區(qū)域的噪聲干擾。圖像經(jīng)過腐蝕膨脹處理后，存在許多連通的小區(qū)域但這些小區(qū)域明顯不是車牌候選區(qū)域且形狀不規(guī)則。使用bwareaopen函數(shù)來處理干擾對象，其作用是移除二值圖像BW中面積小于閾值的對象。

車牌剪切

對二值圖像進(jìn)行區(qū)域提取，計(jì)算并比較區(qū)域特征參數(shù)提取車牌區(qū)域。通過計(jì)算車牌旋轉(zhuǎn)角度解決車牌傾斜問題。車牌處理的總圖如圖2所示。

字符分割與識別

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割為單個(gè)字符，一般采用垂直投影法。字符分割后圖像如圖3所示。

字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽?shí)現(xiàn)簡單，當(dāng)字符較規(guī)整時(shí)，對字符圖像的缺損、污跡干擾適應(yīng)力強(qiáng)且識別率高。因此采用模板匹配法進(jìn)行車牌字符識別。

結(jié)論

從Matlab編程運(yùn)行結(jié)果看，這里采用的圖像識別算法對車牌的定位有一定的效果。該算法可有效檢測車牌圖像的上下左右邊框、旋轉(zhuǎn)角度、準(zhǔn)確分割及識別車牌字符。實(shí)際應(yīng)用中，牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(zhì)量和圖像拍攝質(zhì)量密切相關(guān)，還會受到各種因素干擾，需要不斷完善識別系統(tǒng)和算法。

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作者簡介：魏雅慧（1990—），湖北宜昌人，實(shí)驗(yàn)師，現(xiàn)就職于三峽大學(xué) 大學(xué)生素質(zhì)教育中心，主要研究方向?yàn)榭刂评碚撆c控制工程、計(jì)算機(jī)控制、機(jī)器視覺、儀器儀表及自動(dòng)化裝置。