设计描述：

文档包括:
word说明书一份，共62页，约22000字
任务书一份
开题报告一份
外文翻译一份

程序一套

毕 业 设 计论 文 任 务 书
一、题目及专题：
１、 题目　　  汽车牌照定位系统设计与开发         　　
２、专题　                                         　
二、课题来源及选题依据
    课题来源：导师指定                                                  
    选题依据：汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重

要研究课题之一。在车牌自动识别系统中,首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位。这是进行

车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。                                     

          
    车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，该技术应

用范围非常广泛，其中包括：（1）交通流量检测；（2）交通控制与诱导；（3）机场、港口等出入口车辆管

理；（4）小区车辆管理；（5）闯红灯等违章车辆监控；（6）不停车自动收费；（7）道口检查站车辆监控

；（8）公共停车场安全防盗管理；（9）计算出行时间等。其潜在在市场应用价值极大，有能力产生巨大的

社会效益和经济效益 。                                                                
三、本设计（论文或其他）应达到的要求：
软件、技术要求：                                                                 
     在基于图像处理的车牌识别技术的基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统通过编写MATLAB

文件对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。      

                              
摘  要
   
车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）是现代智能交通系统中的一项

重要研究课题，是实现智能交通的重要环节，涉及领域异常广阔。智能交通系统可以在不影响汽车正常行驶

的状态下自动完成对牌照的有效识别，很显然这一技术的发明对于交通管理工作起到了很大的推动作用。目

前，车辆牌照识别技术已经广泛应用于高速公路的监测，电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车

辆辨别等重要领域。由于牌照拍摄场景的复杂性以及车牌位置和图像质量的不可预知性，车牌定位系统一直

都未做到令人满意，所以车牌定位一直是这个领域研究的热点。因此对于汽车牌照识别技术的研究具有重要

的现实意义。
    车牌识别技术主要包括车牌定位和车牌识别两部分,而车牌定位是该系统的关键之一。本文针对车牌识别

系统中关于静态图片中的车牌定位问题。在车牌定位系统中，在MATLAB开发平台上，我们分别对图像预处理

、图像的边缘检测和分割的若干方法进行编程实验，通过对静态图片进行灰度变换，二值化，中值滤波等一

系列处理，提出了基于垂直边缘检测算子的车牌定位方法，根据汽车牌照区域的垂直边缘统计特性，从图像

中确定可能存在的牌照候选区，在利用车牌几何形状的特点对这些候选区进行筛选，得到车牌位置，为进一

步的字符识别打下基础。

关键词：车牌定位；图像处理；边缘检测；MATLAB

Abstract

The vehicle license plate recognition system (vehicle license plate recognition system,

referred to as LPR) is an important research subject in modern intelligent transportation

system, is an important part of realizing intelligent transportation, relates to the very broad

filed. Intelligent transportation systems can auto-complete state does not affect the normal

driving license identification, it is clear that the invention of this technology for traffic

management has played a significant role in promoting. At present, the vehicle license plate

recognition technology has been widely used in highway monitoring, electronic toll collection,

traffic violation management, security, parking management, vehicle theft to identify important

areas such as. License shooting scene complexity as well as the license plate location and

image quality of the unpredictability of the, license plate positioning system, none has been

done satisfactorily, so license plate location has been a hot research of this area. Therefore,

the vehicle license plate recognition technology has important practical significance.
License plate recognition technology mainly includes two parts of the license plate location

and license plate recognition, the license plate location is one of the keys of the system. In

this paper, the license plate location for license plate recognition system on a static

picture. License plate positioning system, in the MATLAB development platform, we use image

preprocessing, image edge detection and segmentation method for programming experiment, by

gray-scale transformation of the still pictures, the two values, median filtering and a series

of processing, put forward license plate location method based on vertical edge detection

operator, according to the vertical edges of the statistical characteristics of the vehicle

license area, identify possible license candidate from the image, on the use of license plate

geometry characteristics of these candidate screening, license plate location, and lay the

foundation for further character recognition.

Keywords：License plate location; image processing; edge detection; MATLAB

 
目  录
摘  要 III
ABSTRACT IV
目  录 V
1 绪论 1
1.1 本课题的研究背景和意义 1
1.2 国内外的发展概况 1
1.3 本课题主要研究的内容 2
1.4 我国车牌的特点 2
1.5 设计的总体思想 3
1.6 本文各章节内容安排 3
1.7 开发工具及运行环境 3
2 基础知识和技术介绍 5
2.1 基础知识 5
2.2 MATLAB 简介 6
3 车牌定位详细设计 11
3.1 图像预处理 12
3.1.1 车牌的基本特征 12
3.1.2 彩色图像的灰度化 12
3.1.3 图像灰度变换 17
3.1.4 线性变换 17
3.1.5 分段线性灰度变换 18
3.1.6 非线性灰度变换 19
3.1.7 图像平滑 19
3.2 平滑处理 19
3.2.1 噪声的基本概念 19
3.2.2 空间域平滑 20
3.2.3 频率域平滑 22
3.3 图像边缘检测 22
3.3.1 引言 22
3.3.2 梯度算子 22
3.3.3 Roberts算子 23
3.3.4 Prewitt算子 23
3.3.5 Sobel算子 24
3.3.6 Canny算子 25
3.3.7 Laplacian算子 26
3.4 牌照的定位与分割 27
3.4.1 形态学去噪 28
3.4.2 牌照区域的分割 32
3.4.3 车牌图像二值化 32
3.4.4 中值滤波 34
3.4.5 字符的分割与归一化 36
3.5 本章小结 37
4 车牌定位系统实现与测试 39
4.1 系统构成 39
4.2 实验结果及分析 39
4.3 本程序对其他图片的识别效果 44
4.4 本章小结 50
5 结论与展望 51
5.1 结论 51
5.2 研究工作的展望 51
致  谢 53
参考文献 54