基于vc++的车牌识别系统.doc
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基于vc++的车牌识别系统,摘要：车辆牌照识别（lpr）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。lpr系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术...
内容介绍
此文档由会员 孙中成 发布
摘 要：车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。
本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。
图像预处理：采用灰度变换、对比度增强、图像平滑、边缘检测、二值化等方法对图像进行了处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。
车牌定位：这是车牌识别系统中至关重要的一步，本文采取了基于边缘点图，根据车牌区域的竖向纹理特征对车牌进行定位，具有较高的车牌定位准确率。
字符分割：首先对得到的车牌进行倾斜度调整，然后利用连通域法分割得到单独的字符，并对字符进行了归一化处理，便于下一步字符识别。
字符识别：选取了13个特征点，采用模板匹配的方法，对汉字、字母、数字字符进行快速识别，取得了较高的识别率和可靠性。
用采集到的40多幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别，达到了较高的识别率。
关键词：图像预处理 车牌定位 竖向纹理 字符分割 字符识别
1 引言 - 1 -
1.1 课题的研究背景与意义 - 1 -
1.2 国内外研究现状 - 2 -
1.3 车牌识别研究的技术特点 - 3 -
1.4 论文的主要工作 - 4 -
2 车辆图像的预处理 - 7 -
2.1 图像的灰度化 - 7 -
2.2 图像的增强 - 7 -
2.3 图像的边缘检测 - 13 -
2.4 图像的二值化 - 18 -
3 车牌区域的定位 - 23 -
3.1 生成边缘点图 - 23 -
3.2 车牌区域的定位算法 - 24 -
4 车牌字符识别的预处理 - 33 -
4.1 识别的技术路线 - 33 -
4.2 倾斜度调整 - 33 -
4.3 字符分割 - 35 -
4.4 字符归一化处理 - 39 -
4.5 字符的紧缩重排 - 40 -
4.6 字符的细化 - 41 -
5 车牌字符的识别 - 45 -
5.1 字符的特征提取 - 45 -
5.2 特征模板的匹配 - 47 -
6 车牌识别系统的研制 - 49 -
6.1 系统的设计原则 - 49 -
6.2 系统的结构 - 50 -
6.3 开发环境 - 50 -
6.4 相关算法实现的类和方法 - 51 -
7 车牌识别系统运行结果及分析 - 52 -
7.1 车牌定位的结果分析 - 52 -
7.2 字符分割的结果分析 - 54 -
7.3 字符识别的结果分析 - 55 -
7.4 系统成功率和性能分析 - 55 -
7.5 人机交互界面 - 57 -
结论与展望 - 58 -
致 谢 - 60 -
参 考 文 献 - 61 -
本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。
图像预处理：采用灰度变换、对比度增强、图像平滑、边缘检测、二值化等方法对图像进行了处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。
车牌定位：这是车牌识别系统中至关重要的一步，本文采取了基于边缘点图，根据车牌区域的竖向纹理特征对车牌进行定位，具有较高的车牌定位准确率。
字符分割：首先对得到的车牌进行倾斜度调整，然后利用连通域法分割得到单独的字符，并对字符进行了归一化处理，便于下一步字符识别。
字符识别：选取了13个特征点，采用模板匹配的方法，对汉字、字母、数字字符进行快速识别，取得了较高的识别率和可靠性。
用采集到的40多幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别，达到了较高的识别率。
关键词：图像预处理 车牌定位 竖向纹理 字符分割 字符识别
1 引言 - 1 -
1.1 课题的研究背景与意义 - 1 -
1.2 国内外研究现状 - 2 -
1.3 车牌识别研究的技术特点 - 3 -
1.4 论文的主要工作 - 4 -
2 车辆图像的预处理 - 7 -
2.1 图像的灰度化 - 7 -
2.2 图像的增强 - 7 -
2.3 图像的边缘检测 - 13 -
2.4 图像的二值化 - 18 -
3 车牌区域的定位 - 23 -
3.1 生成边缘点图 - 23 -
3.2 车牌区域的定位算法 - 24 -
4 车牌字符识别的预处理 - 33 -
4.1 识别的技术路线 - 33 -
4.2 倾斜度调整 - 33 -
4.3 字符分割 - 35 -
4.4 字符归一化处理 - 39 -
4.5 字符的紧缩重排 - 40 -
4.6 字符的细化 - 41 -
5 车牌字符的识别 - 45 -
5.1 字符的特征提取 - 45 -
5.2 特征模板的匹配 - 47 -
6 车牌识别系统的研制 - 49 -
6.1 系统的设计原则 - 49 -
6.2 系统的结构 - 50 -
6.3 开发环境 - 50 -
6.4 相关算法实现的类和方法 - 51 -
7 车牌识别系统运行结果及分析 - 52 -
7.1 车牌定位的结果分析 - 52 -
7.2 字符分割的结果分析 - 54 -
7.3 字符识别的结果分析 - 55 -
7.4 系统成功率和性能分析 - 55 -
7.5 人机交互界面 - 57 -
结论与展望 - 58 -
致 谢 - 60 -
参 考 文 献 - 61 -
