基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的車牌識別系統(tǒng)研究

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1、分類號：ＴＰ３１單位代碼?。牐保埃保福常崳娧芯可鷮W(xué)號：２０１３日１Ｅ０３７密級：公開－：１１；二：蘭一：；與；二－：＇三ｉ、ｈＺＨＩＮＩ＃１＾＾１背ｔＩ１Ｉ／＂■…心＝Ｅ３：門Ｖ；ｍＶＶＶＭ／；：：；：；：＼？－？；：：ｒｊｆｊ：：：］＝ｒＴ；－ＴＴ－ｒ＾……．．二＾：苛舌；互宙林大學(xué)＂一一？ｒ碩古學(xué)位論文－＇＂．－ＦＨ．？—－．．；－描；；旱川：｜軒；Ｊ＝基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的車牌識別系統(tǒng)研究．．－－Ｌｉｃｅ

2、ｎｓｅＰｌａｔｅＲｅｃｏｇｎ旭ｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄＯｎＤｉｇｉｔａｌｌｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｒｅｓｅａｒｃｈ作者姓名：隋君專業(yè)：電子與通信工程？：：；：：；；：．；；．．，研究方向：數(shù)字圖像處理’指導(dǎo)教師：顧務(wù)嘉教授培養(yǎng)單位：吉林大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院￣￣：蘭旱蘭號ｒｔｆ－＝－－－－２０１６年９月ＩＩＩＳＩＩ呈￣＝量量量１享皇ｒＳ：基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的車牌識別系統(tǒng)研究LicensePlateRecognitio

3、nSystemBasedOnDigitalImageProcessingtechnologyresearch作者姓名：隋君專業(yè)名稱：電子與通信工程指導(dǎo)教師：顧玲嘉教授學(xué)位類別：工程碩士答辯日期：2016年12月03日未經(jīng)本論文作者的書面授權(quán)，依法收存和保管本論文書面版本、電子版本的任何單位和個人，均不得對本論文的全部或部分兩容進行任何形式的復(fù)制、修改、發(fā)行、出租、改編等有礙作者著作權(quán)的商業(yè)性使用（但純學(xué)術(shù)性使用不在此限）。否則，應(yīng)承擔(dān)侵權(quán)的法律責(zé)任。吉林大學(xué)博或碩±）學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨立

4、進行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中１＾明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：／Ｓ日期：苗ｆ６年日摘要摘要基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的車牌識別系統(tǒng)研究隨著社會經(jīng)濟和科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，集信息技術(shù)、通信技術(shù)、傳感技術(shù)和控制技術(shù)于一體的智能交通系統(tǒng)（IntelligentTrafficSystem）已愈近成熟。作為其重要組成部分的車牌識別技術(shù)已成為當(dāng)前的研究熱點，許多研究人員都對此項技術(shù)進行深入的

5、研究。車牌識別融合圖像處理，模式識別等多門技術(shù)，多應(yīng)用于停車場車輛管理系統(tǒng)、城市十字路口的“電子警察”和高速收費管理系統(tǒng)等領(lǐng)域，節(jié)省了大量的人力和物力資源，對國家的安全發(fā)展意義重大。本文在分析了車牌識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，主要包括數(shù)字圖像預(yù)處理算法研究、車牌定位算法研究、車牌字符分割算法研究和字符識別算法研究。搭建了一套完整的車牌識別系統(tǒng)，并利用MATLABGUI界面完成整個車牌識別的流程和顯示。在圖像預(yù)處理方面，首先需要將彩色圖像轉(zhuǎn)化為黑白圖像，然后分別進拉伸、均勻化和中值濾波等方面的處理，并進行了二值化處理。在車牌定位方面，本文研究了前人根據(jù)顏色特征以及紋理特征的車牌定位的

6、方法基礎(chǔ)之上，結(jié)合兩種方法的優(yōu)勢，提高了定位的精度，并有效的降低了定位所需要的時間。在字符分割方面，仍然在充分分析了前人所提算法的基礎(chǔ)上，分別添加了標準歸一化，傾斜幾何校正和去除邊框等方法，很好的進行了字符的分割。在車牌字符識別方面，在研究其他幾種的字符識別的方法之外，本文詳細介紹了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別方法，并隨機選取了60張車牌照片進行識別，識別正確率達到90%。關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);字符識別;特征提取IAbstractAbstractLicensePlateRecognitionSystemBasedOnDigitalImageProcessing

7、technologyresearchWiththecontinuousdevelopmentofsocialeconomyandscienceandtechnology,informationtechnology,communicationtechnology,sensingtechnologyandcontroltechnologyinoneoftheintelligenttransportationsystem(TrafficSystemIntelligent)hasbeenmoreandmoremature.Asanim