计算机专业毕业设计-车牌号识别系统的设计与实现.pdf
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1、东北大学本科毕业设计(论文)摘 要车牌号识别系统的设计与实现摘要近年来,随着经济和交通事业的发展,机动车辆的数量大幅增加,交通压力 越来越大,由此诞生了智能交通系统。在智能交通系统中,车牌号码的智能识别 是很重要的一个部分,而车牌号码识别的基础是车牌的定位,它是车牌号码识别 的首要和关键的任务,因此,不论在学术界还是在业界,人们都对车牌定位技术 给予了高度的重视,研究与开发车牌定位的算法具有十分重要的实用意义。因此 本文设计了一个车牌定位系统。系统的主要功能是对车牌图像中的车牌位置进行确定,包括图像的灰度和二 值化处理,图像的降噪处理,车牌上下边缘和左右边缘的确定,车牌图像的剪裁。图像的降噪处
2、理主要包括提取边缘和中值滤波两个部分。本系统的不同模块都采用了不同的方法进行设计。其中,灰度转化算法是根 据相应公式对彩色图像的每个像素进行计算得出新的像素灰度值,生成灰度图像 的过程中要使用到调色板。中值滤波算法是根据图像噪声的特征选用合适的中值 滤波器对图像进行降噪处理。图像剪裁是根据位图文件结构,白己定义一个新的 文件头和其他结构,然后将确定的图像区域中的像素信息复制过来。最后,用多幅位图格式的车牌图像对系统进行测试,结果表明该系统能够准 确识别车牌的位置,文中给出了相应的图像测试结果的截图。本文首先进行了系 统的需求分析。然后采用分模块的方法对系统进行了设计,叙述了各个模块用到 的相关
3、算法的设计和实现,并叙述了中值滤波器设计和实现。并通过对系统的测 试,对其功能进行评估。在论文的最后,进行了总结,介绍了系统的特点和不足 之处,指出了下一步的工作方向。关键词:车牌号码识别;车牌定位;中值滤波II 东北大学本科毕业设计(论文)AbstractThe Design and Implementation of License Plate Recognition SystemAbstractIn recent yea rs,with the development of economy a nd tra nsport services,the number of motor vehi
4、cles ha d a substa ntia l increa se,a nd the tra ffic pressure is more a nd more serious,thus,the intelligent tra nsporta tion systems wa s born.In intelligent tra nsporta tion systems,license pla te numbers identifica tion is a very importa nt pa rt,the license pla te number recognition is ba sed o
5、n the positioning of the license pla te,it is the first a nd critica l ta sk of the license pla te number recognition,therefore,whether in the a ca demic Sector or in the industry,people give a high degree of a ttention on the pla te positioning technology,resea rch a nd development license pla te l
6、oca tion a lgorithm ha s a very importa nt pra ctica l significa nce.This a rticle designs a pla te positioning systemSystems ma in function is identified by the license pla te of vehicle license pla te loca tion in a n ima ge,including gra y a nd bina ry ima ge processing,ima ge noise reduction,rig
7、ht edge a nd left edge a nd the 叩per a nd lower pla te identifica tion,the cut of the license pla te ima ges.Ima ge noise reduction processing includes edge extra ction a nd media n filter two pa rts.Different modules of the system ha ve a dopted a different a pproa ch to design.Among them,the gra y
8、-sca le conversion a lgorithm is ba sed on the corresponding formula to ca lcula ted for ea ch pixel in the color ima ge a nd get a new pixel gra y va lue,a color pa lette will be used in the process of produces a gra ysca le ima ge.Media n filtering a lgorithm is ba sed on the cha ra cteristics of
9、ima ge noise to choice a media n filter.Cut is ba sed on a bitma p ima ge file structure,define a new file hea der a nd other structures,a nd then copy the pixel da ta from the source a rea to the ta rget a rea.In the la st of the pa per,usesome license pla te bitma p ima gesfor the test,the screens
10、hot ima ge shows the results of the system,a nd then a na lyze the test results.F irstly,a requirement a na lysis is ma de for the system Then the method of sub-module designing is used in this system,a nd describes the va rious modules a nd implementa tion of releva nt a lgorithms used in the desig
11、n,a lso,the design a nd implementa tion of media n filter is described.Then,through testing,to a ssess its III东北大学本科毕业设计(论文)Abstractfunction.F ina lly,ma ke a summa ry,describes the fea tures a nd shortcomings of the system,a nd pointing out the next sta ge of work direction.Keywords:License pla te
12、recognition;License pla te loca tion;medium filteringIV东北大学本科毕业设计(论文)目录目录毕业设计(论文)任务书.I摘要.IIAbstract.Ill第1章引言 11.1 课题的研究背景及来源.11.2 课题研究的目的和意义.21.3 国内外研究现状.21.3.1 国内研究现状.31.3.2 国外研究现状.41.4 论文结构安排.4第2章相关理论简介.72.1 图像处理和识别技术简介.72.2 图像增强.82.3 图像分割.92.3.1 图像分割的定义.9232图像分割算法分类.102.4 位图和真彩色图像编码介绍.112.4.1 位图简
13、介.112.4.2 真彩色图像简介.152.5 中值滤波简介.152.6 本章小结.16第3章需求分析.193.1 系统实现目标.193.2 系统开发运行环境.193.3 整体系统分析.193.4 详细业务分析.203.4.1 灰度化.203.4.2 进一步对图像的降噪处理.203.4.3 车牌区域的截取.213.5 本章小结.21V东北大学本科毕业设计(论文)目录第4章系统设计.234.1 系统文件结构的整体设计.234.2 系统文档结构.244.3 系统各个模块的设计.254.3.1 打开和显示图像.254.3.2 图像的灰度转换.264.3.3 图像二值化.274.3.4 削弱干扰保留边
14、缘.284.3.5 中值滤波.284.3.6 寻找车牌上下边缘.294.3.7 寻找车牌左右边缘.304.3.8 图像的截取和显示.314.4 本章小结.31第5章系统实现.335.1 系统总体执行流程.335.2 公共函数库.335.2.1 DIBAPI 的定义.335.2.2 算法的定义.365.3 系统各个模块的实现.375.3.1 打开和显示图像.375.3.2 图像的灰度转换.395.3.3 图像的二值化.405.3.4 削弱干扰保留图像边缘.415.3.5 中值滤波.415.3.6 寻找车牌上下边缘.435.3.7 寻找车牌左右边缘.445.3.8 车牌截取.445.4 本章小结.
15、45第6章系统测试.476.1 系统测试.476.1.1 系统演示结果.47VI东北大学本科毕业设计(论文)目录6.1.2 结果分析.516.2 本章小结.51第7章结论.537.1 本文工作总结.537.2 展望.53参考文献.54致谢.56VII东北大学本科毕业设计(论文)第1章引言第1章引言1.1 课题的研究背景及来源近年来,随着全球经济的发展,交通事业也快速发展起来,机动车辆的规模 大幅度增加,整个社会对交通运输的需求也不断增大。无论是发达国家还是发展 中国家,都不同程度的受交通问题的困扰。交通拥挤、事故、环境污染已成为最 难消除的现代社会公害之一。面对日益严重的交通问题,各国专家提出
16、了多种解 决办法,但这些办法或受到投资和资源的制约,或受到见效面狭窄、见效期长等 限制,尤其是发达国家的公路网早已建成,不可能靠大量拆迁来增建和拓建交通 设施。同时,人们越来越多的从保护环境、节约能源和谋求社会可持续发展的角 度来考虑问题。因此,随着计算机处理能力的增强和数字图像处理技术、通讯技 术、信息技术的飞速发展,将车辆、道路、使用者三者紧密集合起来,用系统的 观点进行思考,把先进的技术运用于智能交通系统(Intelligent Tra nsporta tion System简称ITS)的开发中来。ITS是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等
17、有效地集成运用于整个交通 运输管理体系,而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合运输和管理系统。通过改进(通常是实时地)交通网络的管理者和其 他用户的决策,从而改善整个运输系统的运行,它是世界道路交通管理的发展趋 势川。车牌识别系统(License Pla te Recognition System)是TS中一个非常重要的方 向,主要由图像采集、车牌定位、字符分割以及字符识别四部分组成,己经越来 越受到人们的重视。它具有良好的实际应用价值,目前主要应用于公路治安卡口、开放式收费站、车载移动查车、违章记录系统、门禁管理、停车场管理等场合。所谓车牌定位(License P
18、la te Loca tion),就是把车牌区域完整的从一幅具有复 杂背景的车辆图像中分割出来。它是进行车牌识别的首要任务和关键技术,能否 将牌照的位置找出来,决定着车牌识别的后续工作能否继续进行,如果不能正确 找到牌照的位置,那么就无法将它分割出来,字符分割和字符识别工作将无从谈 起。同时,车牌定位的效率也直接影响着整个识别系统的效率,一个高效率的车 牌识别系统首先必须是建立在高效的车牌定位算法的基础之上。因此,不论在学 1 东北大学本科毕业设计(论文)第1章引言术界还是在业界,人们都对车牌定位技术给予了高度的重视,研究与开发车牌定 位的算法具有十分重要的实用意义。1.2 课题研究的目的和意
19、义本模拟系统使用的是基于灰度图像纹理特征分析的车牌定位方法来实现对 特定照片中车牌的定位。传统的纹理特征分析定位算法大多基于灰度图像来分析的,因此该算法需 要对图像进行预处理,将彩色图像转换为灰度图像,然后进行行扫描,找出图像 中每一行所含有的车牌线段,记录下它们的起始坐标和长度,如果有连续若干行 均存在不少于一个的车牌线段,且行数大于某一确定的阈值,则认为在行的方向 上找到了车牌一个候选区域,并确定了该候选区域的起始行和高度;在已找到的 可能存在车牌的区域做列扫描,以确定该车牌候选区域的起始行和高度以及起 始列坐标和长度,由此确定一个车牌区域;继续在其他可能存在车牌的区域寻找,直至找到所有的
20、车牌候选区域。该算法对于牌照倾斜或变形以及光照不均、偏弱 或偏强有很好的效果,但对噪声敏感,对于背景复杂的图像可以结合垂直投影的 方法来得到真正的车牌区域,可以有效地解决背景复杂的车牌定位。车牌定位技 术是车牌识别系统中的一个重要环节,在定位的精度、计算速度和适用的可靠性 方面还需要进一步改进和提高。目前,还没有一种算法能够实现对于任意背景、位置和光照条件下的汽车图像进行车牌定位。因此,本模拟程序是针对特定的汽 车图片进行识别,主要目的是了解一些图像处理的算法和学习基于MF C的程序 设计。1.3 国内外研究现状目前最常用的车牌识别方法就是数字图像处理技术,数字图象处理(Digita l Im
21、a ge Processing)是指利用计算机对数字图像进行系列操作,从而获得某种预期 的结果的技术,也称为计算机图象处理(Conputer Ima ge Processing)o现在DIP 已经成为工程学、计算机科学、信息科学、生物学以及医学等各学科学习和研究 的对象。基于图像处理的车牌定位识别技术,是一种无源型车辆牌照定位识别技 术,他通过对运动或静止车辆的车牌号码的无接触采集图像,利用图像处理技术、模式识别技术及神经网络技术等,进行车辆牌照的实时定位识别。2 东北大学本科毕业设计(论文)第1章引言1.3.1 国内研究现状我国大城市交通拥堵问题己相当严重,道路基础设施远远不如发达国家,交
22、通运输体系和结构也与发达国家不同,因此发展我国的ITS要结合中国的实际情 况,总结发达国家交通发展的经验和教训,确立适合中国国情的发展战略。在这 种背景下,车牌识别系统作为ITS的重要前端设备,在交通调查、交通监管和车 辆管理等方面发挥着举足轻重的作用,对这项课题的研究必将推动我国交通管理 自动化的进程。国内常见的基于图像的车牌定位技术可分为以下几种:(1)基于彩色图像的定位算法,定位准确,精度高。但适应性差,对于偏 色,以及背景颜色干扰等情况无法做出有效处理,因此很少单独使用。近年来,在这一方面做出有益尝试的有上海交通大学的赵雪春等,他们提出了一种基于色 彩分割的及多级混合集成分类器的车牌定
23、位识别方法;浙江大学的张引、潘云鹤 也对基于彩色图像的牌照定位方法进行了研究,提出了彩色边缘检测算子Color-Prewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法ColorLPo(2)基于边缘检测的车牌定位算法,定位准确,速度慢,漏检率高,误检 率高。此类算法中最典型的如Vhrsha Ka ma t等用Hough变换从车辆图像中检测 到车牌边框,实现车牌定位。(3)基于灰度值变化的车牌定位算法,速度快,但因为只依据车牌尺寸及 形状来确定目标,所以误检率很高。(4)基于神经网络的车牌定位方法,自适应能力强、准确率高,但计算量 大,当牌照尺寸发生变化较大变化时,就必须对神经网络进行重新训练
24、。典型算 法有Sirthina phong等采用的四层神经网络实现车牌定位。(5)基于数学形态学的定位方法,对特定场景定位效果较好,且速度较慢。比较典型的算法有Joe C.H.Poon用数学形态因子对车牌的二值化图像进行处理,实现定位。(6)遗传算法定位,在图像质量较差是对目标区域有很好的增强效果,在 光线较弱的夜里也能有不错的效果,但其原理是通过不断地迭代优化运算来提高 效能,所以,虽然其总有进一步优化的潜力,但运算速度慢却是其致命瓶颈。3 东北大学本科毕业设计(论文)第1章引言1.3.2 国外研究现状车牌定位的研究国外起步较早,世界各国都在进行适用于本国汽车牌照的自 动跟踪识别,美、日、韩
25、等国现在已经有了一些相应的系统(基于传感器)问世,并已获得较好的社会和经济效益。目前的牌照识别系统已经达到了一定的识别率,但是,在天气条件差的情况 下或夜晚时,识别率会明显下降,因此现有的识别系统要达到完全实用化仍然有 很长的路要走。现有的比较好的方法主要有J.Ba rroso等提出的基于水平线搜寻 的定位方法;RPa risi等提出的基于DF T变换的频域分析方法;Cha rl Coetzee提 出的基于Nib la ck二值化算法及自适应边界搜索算法的定位方法;Ba rroso J.Buls-Cruz等人提出的基于扫描行的车牌提取算法等。上述算法尽管能在一定条 件下分割出车牌,但对于许多的
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