基于MATLAB的车牌识别系统设计

在图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展，并在国民经济的各个领域得到广泛应用。尤其在智能交通管理中汽车牌照识别技术方面具有重要的理论意义和实用价值。汽车牌照识别技术主要任务是实现对汽车监控视频所取得的图像进行分析、处理，自动定位和识别汽车牌号，并进行相关智能化数据管理。所以该技术在交通流量控制指标测量，车辆定位，高速公路超速自动化监管、公路收费站，停车场收费管理等领域均发挥极大的作用。本文给出了汽车牌照识别系统的设计结构与主要完成功能。由于MATLAB 语法结构简单， 具有高质量的图形可视化效果和强大的界面设计能力， 因而在数字图像处理中有着其他语言所无法比拟的优势， 已成为近几年来国内外处理图像使用最为广泛的优秀科技软件之一。因此本文采用MATLAB 作为开发平台设计汽车牌照识别系统不仅可视性好，而且使用方便，易于操作。

1 汽车牌照识别系统总体设计与主要功能模块设计

基于MATLAB 汽车牌照识别系统，主要实现了数字图像处理技术在汽车牌照识别中的应用研究。整个系统总体设计西路采用树状结构。系统主要功能是对汽车牌照图像进行各种图像处理分析识别汽车车牌号。用户可通过对汽车牌照数字图像识别系统主窗口“文件”导入所需要处理的汽车牌照数字图像，并对其进行图像预处理，图像增强，车牌定位，字符分割到字符识别等一系列操作，得到所需要的信息。该系统的总体流程图如图1 所示，系统的主窗体是所有系统模块互动的中心，主窗体设计如图2 所示。

图1 系统流程图

图2 系统主窗体

2 沥青混合料数字图像处理系统主要模块的主要功能

2.1 图像预处理模块

由于汽车长期置于户外环境中，使降低了车牌的清洁度，另外还有自然光照的条件、照相机与汽车牌照之间的矩离以及角度等因素的影响，汽车牌照图像就会出现不清楚、倾斜和破损等严重缺陷。所以在对图像进行处理之前，对图像进行预处理是非常有必要的，可尽量减少噪声对图像处理的干扰，改善图像质量，提高汽车牌照的检测精确度。在本系统中主要采用图像灰度化、图像去处背景、图像平滑处理技术进行图像预处理，如图3所示。

图3 图像预处理效果对比图

2.2 车牌定位与分割模块

图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。分割的最终结果是图像被分解成一些具有某种特征的最小成分，相对于整幅图像来说这种图像更容易被快速处理。

由于本系统采集到的汽车牌照数字图像为整车图像，但是图像处理的目标是车牌部分，所以对图像进行车牌定位和分割则是非常必要的。该系统车牌定位和分割主要采用了边缘检测和数学形态学方法得到汽车牌照在图像中的区域。为了避免车标、车身装饰物等与汽车牌照形状相近对车牌的提取产生影响，即对汽车牌照进行标记。由于图像采集中汽车可能会发生倾斜，则应对提取出的汽车牌照进行峰谷分析，对汽车牌照进行角度旋转。

同时可通过峰谷分析中车牌的水平、垂直投影确定车牌字符高度的范围，为之后的字符提取打好基础。如图4 所示。

图4 车牌提取

2.3 字符分割与识别模块

字符提取主要通过对旋转后的车牌进行水平投影和垂直投影分析，计算出汽车牌照字符的高度、宽度、字符顶行、字符尾行以及字符的中心位置来进行实现。由于汽车车牌字符间的间隔较大，较少出现字符粘连现象，所以本文采用查找连续有文字区域的方法实现字符分割。通过字符分割，得到单个字符，其中包三大类汉字、字母和数字。由于分割得到的单个字符大小不一，所以需要对单个字符进行归一化处理，防止因为牌照倾斜导致的单个字符在位置和大小上的误差。目前字符识别主要有两种识别方法：模板匹配法和神经网络法。本文主要是运用模板匹配法对分割出来的字符进行识别。字符提取、分割和识别的效果如图5 所示。

图5 字符分割与识别

3 结语

本文主要以数字图像处理技术在汽车牌照识别中的应用为基础，基于MATLAB 平台开发了汽车牌照识别系统。并给出了汽车牌照识别系统的总体设计思路和系统各个主要功能模块的主要作用。整个系统实现了以数字图像处理技术来提取汽车车牌字符，形成了完整的一套数字图像处理方法。系统设计界面可视性好、操作简单、方便、数据存储安全，具有一定的实用价值。