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2021年车牌识别综合实验报告大作业 2021年车牌识别综合实验报告大作业 PAGE / NUMPAGES 2021年车牌识别综合实验报告大作业 数字图像处理综合试验汇报 车牌识别技术（LPR） 组长: __ ******_____ 组员: ___ _****** _ 　　　 ___ _******_____ 　　　 ____ _*******___ 指导老师: ___ *******_____ *****学院****学院 6月10日 试验五　车牌识别技术（LPR） 评定类别 自评 互评 老师评价 总评 分数 优 优 组员 （按完成量排序） **** **** ***** ***** 完成情况 编程、 ppt、 汇报 编程、 汇报 ppt 搜集材料 一、 试验目 1、 了解车牌识别系统实现, 及车牌识别系统应用; 2、 了解并掌握车牌识别系统怎样实现。 二、 试验内容 1、 车牌识别系统图像预处理、 2、 车牌定位、 3、 字符分割 4、 字符识别 三、 试验原理 车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用计算机视觉系统, 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、 智能交通系统等不一样场所。LPR系统广泛应用将有利于加紧中国交通管理自动化进程。 1、 预处理 摄像时光照条件, 牌照整齐程度, 摄像机状态（焦距, 角度和镜头光学畸变）, 以及车速不稳定等原因都会不一样程度影响图像效果, 出现图像模糊, 歪斜或缺损, 车牌字符边界模糊不清, 细节不清, 笔画断开, 粗细不均等现象, 从而影响车牌区域分割与字符识别工作, 所以识别之前要进行预处理。 预处理包含: 1）消除模糊—— 用逆滤波处理消除匀速运动造成图像运动模糊 2）图像去噪。 通常得到汽车图像会有部分污点, 椒盐噪声, 应用中值滤波 3）图像增强 自然光照度昼夜改变会引发图像对比度不足, 所以必需图像增强, 能够采取灰度拉伸, 直方图均衡等 经过以上处理, 提升了图像质量, 强化了图像区域。 2、 车牌定位 自然环境下, 汽车图像背景复杂、 光照不均匀, 怎样在自然背景中正确地确定牌照区域是整个识别过程关键。首先对采集到视频图像进行大范围相关有哪些信誉好的足球投注网站, 找到符合汽车牌照特征若干区域作为候选区, 然后对这些侯选区域做深入分析、 评判, 最终选定一个最好区域作为牌照区域, 并将其从图象中分割出来。 图像灰度化 图像灰度拉伸 对图像进行边缘检测 采取Sobel算子经行边缘检测 　该算子包含两组3*3矩阵, 分别为横向及纵向, 将之与图像作平面 卷 积, 即可分别得出横向及纵向亮度差分近似值。假如以A代表原始图像, Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测图像, 其公式以下: 　　 and 图像每一个像素横向及纵向梯度近似值可用以下公式结合, 来计算梯度大小。 然后可用以下公式计算梯度方向。 在以上例子中, 假如以上角度等于零, 即代表图像该处拥有纵向边缘, 左方较右方暗。 对其进行二值化 纹理分析法 行扫描行法是利用了车牌连续特征。车牌区域有连续7个字符, 而且字符与字符之间距离在一定范围内。定义从目标到背景或者从背景到目标为一个跳变。牌照区域相对于其它非车牌区域跳变多, 而且间距在定范围内和跳变次数大于一定次数, 而且连续满足上述要求行要达成一定数目。 从下到上次序扫描, 对图像每一行进行从左向右扫描, 碰到跳变点统计下目前位置, 假如某行连续20个跳变点以上, 而且前一个跳变点和后一个跳变点距离在30个像素内, 就统计下起始点和终止点位置, 假如连续有10行以上这么跳变点, 我们就认为该区域就是车牌预选区域。 3、 字符分割: 完成牌照区域定位后, 再将牌照区域分割成单个字符, 然后进行识别。字符分割通常采取垂直投影法。因为字符在垂直方向上投影肯定在字符间或字符内间隙处取得局部最小值周围, 而且这个位置应满足牌照字符书写格式、 字符、 尺寸限制和部分其她条件。利用垂直投影法对复杂环境下汽车图像中字符分割有很好效果。 车牌区域灰度二值化 确定字符上下边框和去除铆钉和车牌垂直投影 字符分割难点 因为铆钉和周围其它干扰像素原因, 使得垂直投影中, 铆钉会对图像分割起干扰作用, 所以要先去除铆钉和确定字符上下界。 方法: 将图片看成是一个平面。将图片向水平方向投影, 这么有字地方投影值就高, 没字地方投影得到值就低。这么会得到一根曲线, 像一个又一个山头。下面是我手画示意图: ?????然后, 用一根扫描线（上图中S）从下向上扫描。这个扫描