摘要：本设计是基于matlab的车辆牌照识别系统，通过对摄像头采集到的车辆牌照的图片预处理改善图像质量，提高汽车牌照的检测精确度，采用垂直投影法对字符进行分割，采用模板匹配算法对字符进行识别，最终得到车牌信息。

本次毕业设计主要包括图像预处理，车牌位置提取，字符分割和字符识别四个部分。预处理包括图像灰度图转化和增强灰度图；车牌位置提取包括图像的边缘检测、灰度图腐蚀、图像平滑处理和移除小对象，然后采用彩色像素点统计的方法分割出合理的车牌区域，再对图像二值化、均值滤波、膨胀、腐蚀，便于对车牌字符的分割；字符分割即寻找连续有文字的块；字符识别采用基于模板匹配的OCR算法，通过对要识别的字符归一化为与模板中字符大小相同，然后进行匹配，选择最佳匹配作为结果。最终将识别结果以窗口形式弹出。

本设计完成的车牌识别系统可以很大程度地降低交通管理工作的复杂程度，并且具有操作简便，数据量小，便于存储的优点。可应用于停车管理、交通违章、高速收费等领域，具有一定的实用价值。

关键词：车牌识别；预处理；字符分割；字符识别

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题背景-1

1.2 国内外发展情况-2

1.3 主要应用领域-3

1.3.1 在停车管理上的应用-3

1.3.2 在交通违章中的应用-3

1.3.3 检测车辆轨迹的应用-3

1.3.4 在高速收费中的应用-4

1.4 论文章节安排-4

2 车牌识别系统的关键步骤-5

2.1 车牌定位的方法-5

2.1.1 基于文字定位和颜色检测的方法-5

2.1.2 基于SVM的车牌精确定位方法-5

2.1.3 其他方法-6

2.2 字符分割的算法-6

2.3 字符识别的算法-6

2.3.1 基于模板匹配的字符识别算法-7

2.3.2 基于神经网络的字符识别算法-7

2.4 图像去雾技术-7

3 软件设计-9

3.1 系统框图-9

3.2 车牌图像预处理-11

3.2.1 灰度图转化-11

3.2.2 图像的边缘检测-13

3.2.3 图像平滑处理-13

3.2.4 移除小对象-14

3.3 牌照区域的分割-15

3.4 字符的分割与归一化-15

3.5 字符的识别-17

3.6 系统调试-17

结    论-18

参 考 文 献-20

附录A 程序-21

致    谢-24