车牌识别.ppt

答辩人: 张雷 指导老师:吴粉霞
基于数字图像处理的车牌识别系统
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研究的主要内容
1、了解现今汽车牌照识别的现状和方法,比较各种方法的优缺点。
2、获取车牌图像后,对图像进行预处理,显示找到的牌照部位。利用Matlab提供的图像处理函数对汽车牌照进行定位,对字符进行分割、识别。
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车牌识别系统的主要步骤
一:图像采集
二:车牌定位
三:车牌字符分割
四:车牌字符识别
五:输出识别结果
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图像采集
图像采集时,所选取的图像对车牌识别及定位的有着至关重要影响。考虑图像对后续操作的影响,图像在拍摄时采用人工拍摄,选取车牌最佳拍摄环境。
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图像预处理
图像在形成、传输或变换过程中,受多种因素的影响,往往会与原始景物之间或原始图像之间产生某种差异。先对采集来得图像进行预处理,包括去除噪音,边界增强,增加亮度等。目的是突出车牌的最主要特征,以便更好地提取车牌。
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车牌定位
对汽车牌照的定位,对二值图像进行区域提取。图像经过预处理之后,进行二值变换,突出车牌的具体位置,用Matlab函数计算经二值化处理后的车牌二值子图。
对提取的车牌图像再次预处理,例如二值化、反色、锐化、去除离散噪声、倾斜调整等。突出有用信息,以便于字符分割。
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车牌字符分割
通过分析计算字符的水平投影和垂直投影,获得车牌字符各项有用信息,以方便提取分割字符。然后计算车牌垂直投影,去掉车牌垂直边框,获取车牌及字符平均宽度。最后计算车牌每个字符的中心位置和最大字符宽度,提取分割字符。
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车牌字符识别
字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种:一种是先对待识别字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把待处理图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
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预期结果
MATLAB提供的图像处理函数对汽车牌照进行仿真。
软件程序在MATLAB中进行调试。
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目前不足情况
目前对车牌字符的分割与识别方法不熟练,其中很多算法还不是很了解。今后会对这部分内容加强学习,提高设计的质量。
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