1、 本 科 毕 业 论 文 车牌识别系统的图像处理技术 Image Processing Technology Of Vehicle License Plate Recognition System 姓 名： 学 号： 学 院：软件学院 系：软件工程 专 业：软件工程 年 级： 指导教师： 年 月 摘 要 随着汽车在人们日常生活中的应用日益广泛，汽车总量大幅增加，给道路基础设施建设造成了很大的压力，由此产生了一系列社会问题。目前常用的解决办法是部署交通智能管理系统，目的就是使用现代化的信息技术掌握实时的路面情况和交通信息，为人们提供方便、安全、高效 和舒适的公路交通。加强对车辆的控制和监管是交通
2、智能管理系统的 主要功能 ， 而 车牌作为车辆身份信息 是车辆识别的主要手段 ，所以车牌自动识别技术在 交通智能管理系统 中显得尤为重要 。 基于数字图像处理技术和图像 匹配识别技术，车牌识别系统 通过将输入的汽车图像进行定位 识别，处理为仅有几个字节大小的车牌字符串。无论在占用的系统内存空间上，还是在数据库的信息管理上，都有着重要的现实意义，因此有着非常广阔的应用前景。 车牌识别系统主要由车牌图像预处理、车牌字符定位分割和车牌字符识别三个部分组成。本文涉及了 在车牌识别中图像处理技术的 应用。本文的研究内容包括了彩色图像灰度转换、对比度拉伸、中值滤波、图像二值化等关键技术。通过对截获图像的一
3、系列预处理步骤，增强图像的关键信息，使其明暗鲜明，有利于牌照分割，便于进行字符识别。本文在 实现了车牌识别系统的图像预处理部分的基础上，通过良好的界面 展示了数字图像处理的直观效果。通过实验表明，本文采取的算法基本 满足了车牌图像处理的要求，在此基础之上实现的字符分割和字符识别都达到了很好的效果。 关键词 ：图像处理；中值滤波；二值化 Abstract With the widespread use of automobile in peoples ordinary life and the huge increasement in the total number of cars, publ
4、ic infrastructure is under great pressure.And it brings a series of problems. So far the common solution is to establish the Intelligent Traffic System. Using the real-time information on road conditions and traffic provided by modern information technology, road traffic would be convenient, safe, e
5、fficient and confront. Intelligent Traffic System focuses on strengthening control and supervision of vehicles. Because vehicle license plate is Identifiable information , automatic recognition technology is a important part of the whole system. Through vehicle license palte recognition technology w
6、hich based on image processing technology and image match technology, input image will be transformed into a string which contains information of the plate. Whether the taken space of memory or information management of database, it has important practical significance. So the technology has its bro
7、ad application prospects. Vehicle License Plate Recognition System consists of three parts: license plate image processing, license plate character segmentation and license plate character recognition. This paper is mainly about the application of digital image processing in vehicle license plate re
8、cognition system. The research contents include gray level transformations, piecewise-linear transformation, median filter, image thresholding and so on. After a series steps of image processing , enhance key information of the image for character segmentation and recognition. Based on the implement
9、ation of Vehicle License Plate Recognition System , this paper displays a visual effect of digital image processing through friendly user interface. Experiments show that the algorithm used in the paper meet the requirements of vehicle license plate image processing. On the basis of pretreatment, th
10、e implementation of character segmentation and recognition achieves good results. Keywords: image processing; median filter; image thresholding. 目 录 第一章 绪论 .1 1.1 研究背景 .1 1.2 车牌识别系统简介 .2 1.2.1 系统设计流程 .2 1.2.2 系统技术难点 .3 1.3 车牌识别系统的研究现状 .4 1.4 论文的主要工作和内容结构 .5 1.4.1 论文的主要工作 .5 1.4.2 论文的内容结构 .5 第二章 系统开发
11、环境及相关知识 .6 2.1 系统开发相关 .6 2.1.1 VC 开发平台简介 .6 2.1.2 开发环境 .6 2.2 数字图像基础 .7 2.2.1 何谓数字图像处理 .7 2.2.2 数字图像基本概念 .8 2.2.3 调色板 .9 2.2.4 灰度图 .10 2.3 位图基础知识 .11 2.3.2 设备相关位图 .11 2.3.3 设备无关位图 .11 第三章 车牌识别系统 设计与 算法研究 .14 3.1 系统主要模块 .14 3.2.重要模块详述 .15 3.2.1 图像灰度化 .15 3.2.2 图像增强 .17 3.2.3 阈值选取与图像二值化 .21 3.2.4 平滑空间
12、滤波 .25 3.2.5 车牌倾斜矫正 .27 3.2.6 车牌字符分割 .30 3.3.用户界面 .31 3.3.1 识别系统主界面 .31 3.3.2 主要模块界面 .32 第四章 总结和展望 .35 4.1 总结 .35 4.2 展望 .36 致谢 .37 参考文献 .38 Contents Chapter 1 Introduction .1 1.1 Research Backguround.1 1.2 Overview .2 1.2.1 Design Flow .2 1.2.2 Technical Difficulties .3 1.3 Research Status .4 1.4 M
13、ain Work and Article Structure .5 1.4.1 Main Work .5 1.4.2 Article Structure.5 Chapter 2 Develop Environment and Related Knowledge .6 2.1 System Development .6 2.1.1 VC Develop Platform .6 2.1.2 Develop Environment .6 2.2 Digital Image Processing .7 2.2.1 Digital Image Processing Defination .7 2.2.2
14、 Digital Image Concept .8 2.2.3 Palette .9 2.2.4 Gray Image .10 2.3 Bitmap Basic Knowledge .11 2.3.2 Device Dependent Bitmap .11 2.3.3 Device Independent Bitmap .11 Chapter 3 System Design and Algorithm Research .14 3.1 System Main Modules .14 3.2 Module Details .15 3.2.1 Gray Level Transformations
15、.15 3.2.2 Image Enhancement.17 3.2.3 Image Thresholding .21 3.2.4 Median Filter .25 3.2.5 Slant Correction .27 3.2.6 Character Segmentation .30 3.3. User Interface .31 3.3.1 System Main Interface .31 3.3.2 Main Modual Interface .32 Chapter 4 Summary and Forecast.35 4.1 Summary .35 4.2 Forcast .36 Ac
16、knowledgements .37 References .38 车牌识别系统的图像处理技术 1 第一章 绪论 1.1 研究背景 随着我国近年来经济快速发展，国民生产总值 持续增长， 消费水平随之稳步提高，为汽车工业的发展提供了很好的经济基础。根据最新统计数据显示， 2008 年中国汽车市场汽车最终销量为 938 万辆，比 2007 年全年新车销售量提升约 6.7。超过德国、日本，仅此于美国成为全球第二大汽车消费市场。 而 在 2009 年第一季度，中国已超越美国成为世界汽车产销第一大国。 汽车的绝对总量逐年递增，伴随而来的是一系列社会问题。特别是 道路交通系统承受了巨大的压力，如何高效管理
17、 交通系统以及缓解道路交通压力 已经成为现 代交通 中亟需解决的问题。特别是一些人口众多的大型城市，交通拥挤历来是一个无法回避的热点。无论是政府还是个人，都迫切需要掌握实时的道路交通情况。因此，对智能交通系统（ Intelligent Traffic System）的研究成为了交通运输领域的一个前沿课题。 目前，智能交通是当前交通管理发展的主要方向，汽车牌照自动识别技术（ License Plate Recognition） 则是其核心技术，在城市道路、港口、机场、停车场等场合均有其应用价值 。经过其处理得出的车辆信息在多个领域有广泛的用途： 在高速公路电子收费 站， 用于 出入车辆控制以及公
18、路的流量监控 ；对肇事车辆、走私车辆、丢失车辆进行识别和追查，提交至交通管理部门 ，便于 依法处理。未来的发展方向可以扩展至交通事故分析、车辆市场分析以及车辆实时定位等相关领域。 可见车牌自动识别技术具有很高的使用价值，十几年来随着计算机技术、视频捕获技术、图像处理技术的发展，车牌识别系统的识别速度和识别精度都在不断地提高。与此同时，由于实际应用的 需要，对其也提出了更高的要求。而当前，我国传统的道路交通方法是在 设定的路口派专人 进行观察和笔录，因而工作强度大、统计繁杂、效率低、准确性差。当 前形势下， 建设高速公路管理系统和城市交通管理系统，满足现代化要求已刻不容缓。本文的研究工作正是基于
19、这一背景下提出的。 车牌识别系统的图像处理技术 2 1.2 车牌识别系统 简介 1.2.1 系统设计流程 车牌自动识别系统主要包括 车牌图像预处理、 字符分割 定位和车牌字符识别三部分，进一步加以细分可以得出如下图所示的六个具体步骤，分别是图像捕获、图像预处理、车牌定位、车牌校正、字符分割和字符识别： 图 像 捕 获 图 像 预 处 理 车 牌 定 位车 牌 校 正 字 符 分 割 字 符 识 别车 牌 图 像图 1.1 车牌识别系统流程图 （ 1） 图像捕获。目前图像获取技术已基本成熟，在高速公路收费站 、停车出入口等安装视频探头，获取的车辆图像信息传入计算机做进一步处理。 （ 2） 图像预
20、处理。主要基于数字图像处理技术，对采集到的图像进行图像增强、图像复原等处理来突出车牌的特征信息。 （ 3） 车牌定位。通过分析车牌图像的特征，定位出图像中的车牌位置，是车牌自动识别系统中的关键环节。车牌的大小 、形状、位置、颜色、纹理、亮度等特征都是车牌定位中的必要因素，另外有环境、道路或人为因素造成车牌的汽车背景更加复杂多变，使其难度进一步加大 。 （ 4） 车牌校正。由于获取图像设备的安装位置与实际拍摄车辆有一定的角度偏差，造成捕获 的图像往往是倾斜的，这对下一步的字符分割有很大的影响，因而必须对其进行校正。 （ 5） 字符分割。在获得了字符 矫正后的车牌图像后，为了对车牌信息进行识别，必
21、需对此车牌加以分割成独立的单个字符。 车牌识别系统的图像处理技术 3 （ 6） 字符识别。在字符分割后所得的是固定数目的汉字、数字、字母。应用适当的字符识别算法得到车牌的字符串信息。 1.2.2 系统技术难点 通过一系列的实验和研究，在车牌图像的识别过程中，存在相当多的技术难点重点，需要我们对此加以重视。这对系统所用算法的适应性和鲁棒性提出了很高的要求，必须满足不同的图像采集设备以及复杂多样 的实际情况。主要表现在： 图像采集的时机问题，在车辆由远及近向摄像设备靠拢的过程中。在不同距离上捕获的车辆图像会造成车牌在整个图像所处区域的差别，使得车牌本身的大小也有很大差异。这就要求车牌的定位算法和字
22、符分割有更好的适应性。 实际应用中图像捕获设备存在分辨率的问题。而分辨率的大小也在一定程度上影响车牌识别系统的识别速度和识别的准确率。加上我国车牌字符的复杂性，分辨率高，会使得车牌识别过程中的处理时间增加；分辨率低又会造成识别的准确率下降。这都是硬件软件系统集成中必然涉及到的问题。 系统在实际的应用中，会受 到很多外界因素的影响，比较常见的是光照和天气的干扰，光照的不均匀会使得图像二值化效果不佳。因而对二值化的适应性提出了很高的要求。 图像拍摄角度的影响。实际情况中，摄像机往往是在车辆行驶方向的正上方、右侧或者左侧。通常拍摄角度越大，车辆图像的变形越大，识别的难度越大。这就对算法的倾斜矫正要求很高，不仅要满足车牌边框切除要求，还提高了字符切割的难度。因此，识别过程中的矫正是一项关键技术。 我国车牌的实际情况复杂，国外的实际拍摄条件比较理想，车牌比较规范统一，而我国车牌规范不够，不同汽车类型有不同的规格、大小和颜 色，所以车牌的颜色多，且位数不统一，对处理造成了一定的困难。在待处理的车牌图像中就有小功率汽车使用的蓝底白字牌照，大功率汽车所用的黄底黑字牌照，军车和警车的白底黑字，红字牌照，还有国外驻华机构的黑底白字牌照等。就位数而言，有七位数
