車牌識別開題報告

V1.0可編輯可修改V1.0可編輯可修改o o #一、 課題的來源=研究背景及設(shè)計目標(biāo)課題來源：本項(xiàng)目屬于畢業(yè)設(shè)計，來源于實(shí)驗(yàn)實(shí)習(xí)。研究背景：隨著汽車數(shù)量的增加，城市交通狀況日益受人們的重視，如何進(jìn)行有效的交通管理更是成為了人們尖注的焦點(diǎn)。針對此問題，人們運(yùn)用新的科學(xué)技術(shù)，相繼研制開發(fā)出了各種交通道路監(jiān)視，管理系統(tǒng)。這些系統(tǒng)通過車輛檢測裝置對過往的車輛實(shí)施檢測，提取有尖交通數(shù)據(jù)，達(dá)到監(jiān)控、管理和指揮交通的目的。因此，智能交通系統(tǒng)ITS(intelligenttrafficsystem)已成為世界交通領(lǐng)域研究的重要課題。車牌識別系統(tǒng)LPR(licenseplaterecognition)作為智能交通系統(tǒng)的一個重要組成部分，已在高速公路、城市交通和停車場的項(xiàng)目的管理中占有無可取代的重要地位。它在不影響汽車狀態(tài)的情況下，由計算機(jī)自動完成車牌識別，從而降低交通管理工作的復(fù)雜度。3?設(shè)計目標(biāo)：車牌識別系統(tǒng)是圖像處理和模式識別技術(shù)研究的熱點(diǎn)，應(yīng)用也越來越普遍。車牌識別主要包括以下三個主要步驟：車牌定位，車牌字符分割，車牌字符識別。近年來，許多學(xué)者對其進(jìn)行了較為深入的研究和探討，提出了基于紋理特征、顏色信息和運(yùn)用數(shù)學(xué)工具的車牌定位法，基于投影分析、連通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的字符識別方法。根據(jù)國內(nèi)外汽車牌照的字符特征，對近年來出現(xiàn)的車牌識別方法進(jìn)行綜述，在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上，取其優(yōu)點(diǎn)，結(jié)合數(shù)學(xué)工具，提高系統(tǒng)的速度和精度。二、 要解決的主要問題本系統(tǒng)要解決的問題有：、車牌圖像信息的獲取。、圖像處理算法的設(shè)計實(shí)現(xiàn)。3、 車牌精確提取。4、 特征入庫。三、設(shè)計方案系統(tǒng)開發(fā)平臺及運(yùn)行環(huán)境本程序?qū)⒉捎胿isualstdio2010 開發(fā)環(huán)境進(jìn)行開發(fā)，windows7進(jìn)行測試，測試樣本將使用自己拍攝的汽車圖片，以保證程序的正確性和可信性。研究方法及方案讀入圖像輸入的圖像由于受到天氣、光照等的影響，再加上車牌老化污損、陳舊褪色，這些都可能使車牌圖像產(chǎn)生對比度不足的弊端，圖像細(xì)節(jié)分辨不清，車牌字符部分不突出。而且，對高速行進(jìn)中的汽車拍攝的圖像往往產(chǎn)生模糊、 扭曲、變形等現(xiàn)象，這都增加了預(yù)處理的難度。而這些處理需要很復(fù)雜的過程，因?yàn)橄到y(tǒng)把讀入的圖片默認(rèn)為比較清晰的、幾乎沒有傾斜度的圖片。圖像預(yù)處理圖像預(yù)處理過程需要把圖像轉(zhuǎn)換成便于定位的二值化圖像。需要經(jīng)過圖像灰度化、圖像增強(qiáng)、邊緣提取、二值化操作。車牌定位車牌定位方法的出發(fā)點(diǎn)是利用車牌區(qū)域的特征來判斷車牌，將車牌區(qū)域從整幅車牌圖像中分割出來。車牌自身具有許多的固有特征，這些特征對于不同的國家是不同的。字符分割字符的分割要求能夠準(zhǔn)確地定位字符邊界，進(jìn)而將車牌內(nèi)的所有字符提取出來。字符識別應(yīng)用模板匹配的算法來實(shí)現(xiàn)字符的識別，要求能準(zhǔn)確地識別車牌。

總體設(shè)計流程圖圖1總體設(shè)計流程圖總體功能結(jié)構(gòu)圖

ffiKA灰度§0姒辺線檢測友度化化判竝位中值謔波d團(tuán)就人工校正輜處理輜處理圖2總體功能結(jié)構(gòu)圖四、設(shè)計計劃及進(jìn)度安排研究階段一（2015年1月190——2015年3月8日）實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的初步構(gòu)架：進(jìn)行系統(tǒng)的需求分析；得出系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的功能；如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的解決思路；系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程圖。研究階段二（2015年3月9日一一2015年4月26日）分析整個系統(tǒng)的二次開發(fā)代碼構(gòu)架；②對每一個功能模塊，通過具體的操作步驟，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的所有功能研究階段三（2015年4月27日一一2015年5月29日）①系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)、優(yōu)化、調(diào)試階段②論文終稿五、擬查閱的主要參考文獻(xiàn)李貞培，李平，郭新宇等?三種基于GDI+勺圖像灰度化實(shí)現(xiàn)方法[J]?計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2009,19(7).章毓晉?圖像處理和分析教程[M]?北京：人民郵電出版社，2009.李煒，黃心漢，王敏?車牌自動識別系統(tǒng)中車牌分割的研究?2009(zk)?陳繼榮?基于字符檢測的車牌定位方法[J]?計算機(jī)工程?2010(03).尖學(xué)忠，劉勇智?基于數(shù)字圖象處理的車片卑定位繼字符分割算法 [J]?裝備制造.2010(01).⑹鄒星?車牌識別中的圖像提取和分割算法 [J]?重慶工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版)2009(08).李戰(zhàn)明，徐錦鋼?車牌識別系統(tǒng)中的車牌圖像預(yù)處理研究[J]2008(08).何鐵軍，張寧，黃衛(wèi)?車牌識別算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J]?公路交通技術(shù).2006(08).馮慧娜?車牌識別系統(tǒng)中車輛定位與字符分割技術(shù)的研究 [D].電子科技大學(xué)2010.陳昌濤?基于彩色和黑白紋理分析的車牌定位方法[D]?重慶大學(xué)2008.[11]謝偉生?車牌定位及字符分割算法的研究預(yù)實(shí)現(xiàn)[D].西南交通大學(xué)2010.郭景云?圖像處理與車牌識別[J]?？萍假Y訊2007(12)?廖翔云，許錦標(biāo)，龔仕偉?車牌識別技術(shù)研究[J]?微機(jī)發(fā)展?2003(s2)?龐茂群,鄧開發(fā)?一種基于灰度圖像的車牌定位方法 [J]?計算機(jī)工程與科學(xué).2009(10).裴加強(qiáng)?車牌識別系統(tǒng)中車牌定位方法的硏究 [J]?可編程控制器與工廠自動化.2009(09).呂文敏?車片卑識別系統(tǒng)中圖像的采集和定位問題研究 [J].計算機(jī)與現(xiàn)代化.2009(03).董妍?基于圖像處理的車牌識別算法研究與仿真[D]?哈爾濱理工大學(xué).2010.