课程设计报告

2023年11月28日发(作者：9月份汽车销量排行完整)

车牌识别系统的设计（一）

一、 :

随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来

越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、

辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处

理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触

发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄

到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调

整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。

二、 设计目的和意义:

设计目的

：

1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。

2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。

设计意义

：

车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通

过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定

的科研能力。

三、 设计原理:

1. :

提出总体设计方案

牌照号码、颜色识别

为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：

a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；

b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常

与牌照识别互相配合、互相验证。

(1）牌照定位:

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照

区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合

汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后

选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

流程图:

导入原图像预处理增边缘提取 对图像开车牌定位

始图像 强效果图像 闭运算

（2）牌照字符分割 :

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完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割

一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取

得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一

些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

计算水平投影进去掉车牌分析垂直投影找到每按左右宽度

行车牌水平校正 的框架 个字符中心位置 切割出字符

（3）牌照字符识别:

字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹

配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，

然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有

两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配

器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结

果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会

受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、

高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速

度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识

别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法

克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

与数据库的切割出的字分析之差最小字符依次分析显示误

符送入库中 图片相减 的图片是哪张 差最小的图片名字

2. :

各模块的实现

2.1输入待处理的原始图像:

clear ;

close all;

%Step1 获取图像 装入待处理彩色图像并显示原始图像

Scolor = imread(\'\');%imread函数读取图像文件

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图2.1原始图像

2.2图像的灰度化:

彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低

系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以

加快处理速度。由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。选择的是经过灰度变换后，

像素的动态范围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。

%将彩色图像转换为黑白并显示

Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图

figure,imshow(Sgray),title(\'原始黑白图像\');

图2.2原始黑白图像

2.3对原始图像进行开操作得到图像背景图像:

s=strel(\'disk\',13);%strei函数

Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像

figure,imshow(Bgray);title(\'背景图像\');%输出背景图像

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图2.3背景图像

2.4原始图像与背景图像作减法，对图像进行增强处理:

Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减

figure,imshow(Egray);title(\'增强黑白图像\');%输出黑白图像

图2.4黑白图像

2.5取得最佳阈值，将图像二值化:

二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。在实际的车牌处理系统中，进

行图像二值变换的关键是要确定合适的阀值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换

的结果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等

等。车牌识别系统要求处理的速度高、成本低、信息量大，采用二值图像进行处理，能

大大地提高处理效率。阈值处理的操作过程是先由用户指定或通过算法生成一个阈值，

如果图像中某中像素的灰度值小于该阈值，则将该像素的灰度值设置为0或255，否则

灰度值设置为255或0。

fmax1=double(max(max(Egray)));%egray的最大值并输出双精度型

fmin1=double(min(min(Egray)));%egray的最小值并输出双精度型

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level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值

bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像

bw2=double(bw22);

figure,imshow(bw2);title(\'图像二值化\');%得到二值图像

图2.5二值图像

2.6边缘检测:

两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘就是灰度值不连续的结果，

是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的基础。为了对有意义的边缘点

进行分类，与这个点相联系的灰度级必须比在这一点的背景上变换更有效，我们通过门

限方法来决定一个值是否有效。所以，如果一个点的二维一阶导数比指定的门限大，我

们就定义图像中的次点是一个边缘点，一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘

点就定义为一条边缘。经过一阶的导数的边缘检测，所求的一阶导数高于某个阈值，则

确定该点为边缘点，这样会导致检测的边缘点太多。可以通过求梯度局部最大值对应的

点，并认定为边缘点，去除非局部最大值，可以检测出精确的边缘。一阶导数的局部最

大值对应二阶导数的零交叉点，这样通过找图像强度的二阶导数饿的零交叉点就能找到

精确边缘点。

grd=edge(bw2,\'canny\')%用canny算子识别强度图像中的边界

figure,imshow(grd);title(\'图像边缘提取\');%输出图像边缘

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图2.6像边缘提取

2.7对得到图像作开操作进行滤波:

数学形态非线性滤波，可以用于抑制噪声，进行特征提取、边缘检测、图像分割等

图像处理问题。腐蚀是一种消除边界点的过程，结果是使目标缩小，孔洞增大，因而可

有效的消除孤立噪声点；膨胀是将与目标物体接触的所有背景点合并到物体中的过程，

结果是使目标增大，孔洞缩小，可填补目标物体中的空洞，形成连通域。先腐蚀后膨胀

的过程称为开运算，它具有消除细小物体，并在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的

作用；先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算，具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平

滑边界的作用。对图像做了开运算和闭运算，闭运算可以使图像的轮廓线更为光滑，它

通常用来消掉狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并弥补轮廓线中的断裂。

bg1=imclose(grd,strel(\'rectangle\',[5,19]));%取矩形框的闭运算

figure,imshow(bg1);title(\'图像闭运算[5,19]\');%输出闭运算的图像

bg3=imopen(bg1,strel(\'rectangle\',[5,19]));%取矩形框的开运算

figure,imshow(bg3);title(\'图像开运算[5,19]\');%输出开运算的图像

bg2=imopen(bg3,strel(\'rectangle\',[19,1]));%取矩形框的开运算

figure,imshow(bg2);title(\'图像开运算[19,1]\');%输出开运算的图像

图2.7.1闭运算的图像图2.7.2开运算的图像

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图2.7.3开运算的图像

2.8对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。进行区域特征参数比较，提取车

牌区域:

a.对图像每个区域进行标记，然后计算每个区域的图像特征参数：区域中心位置、最小

包含矩形、面积。

[L,num] = bwlabel(bg2,8);%标注二进制图像中已连接的部分

Feastats = imfeature(L,\'basic\');%计算图像区域的特征尺寸

Area=[];%区域面积

BoundingBox=[ngBox];%[x y width height]车牌的框架大小

RGB = label2rgb(L, \'spring\', \'k\', \'shuffle\'); %标志图像向RGB图像转换

figure,imshow(RGB);title(\'图像彩色标记\');%输出框架的彩色图像

图2.8.1彩色图像

b. 计算出包含所标记的区域的最小宽和高，并根据先验知识，比较谁的宽高比更接近

实际车牌宽高比，将更接近的提取并显示出来。

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计算矩形的宽度

计算矩形的高度

框架的宽度和高度的范围

车牌的开始列

车牌的开始行

计算车牌长宽比

获取车牌二值子

程序流程图 图2.8.2灰度子图和二值子图

2.9对水平投影进行峰谷分析:

对水平投影进行峰谷分析,计算出车牌上边框、车牌字符投影、车牌下边框的波形峰

上升点、峰下降点、峰宽、谷宽、峰间距离、峰中心位置参数。

histcol1=sum(sbw1); %计算垂直投影

histrow=sum(sbw1\'); %计算水平投影

figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1);title(\'垂直投影（含边框）\');%输出垂直投

影

subplot(2,1,2),bar(histrow); title(\'水平投影（含边框）\');%输出水平投影

图2.9.1垂直投影和水平投影

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figure,subplot(2,1,1),bar(histrow); title(\'水平投影（含边框）\');%输出水平投

影

subplot(2,1,2),imshow(sbw1);title(\'车牌二值子图\');%输出二值图

对水平投影进行峰谷分析:

求水平投影的平均值

求水平投影的最小值

取阈值

计算谷宽度

计算峰距离

计算下降点

找到峰中心位置

图2.9.2水平投影和二值图程序流程图

2.10计算车牌旋转角度:

a.车牌倾斜的原因导致投影效果峰股谷不明显，在这里需要做车牌矫正处理。这里采取

的线性拟合的方法,计算出车牌上边或下边图像值为1的点拟合直线与水平X轴的夹

角。

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标示出图像大小

求最大宽度为字符

检测上边

从顶边至第一个峰下降点扫描

从底边至最后一个峰的上升点扫描

找第一个为1的点

程序流程图

%(2)线性拟合，计算与x夹角

fresult = fit(xdata\',ydata\',\'poly1\'); %poly1 Y = p1*x+p2

p1=fresult.p1;

angle=atan(fresult.p1)*180/pi; %弧度换为度，360/2pi, pi=3.14

%(3)旋转车牌图象

subcol = imrotate(subcol1,angle,\'bilinear\',\'crop\'); %旋转车牌图象

sbw = imrotate(sbw1,angle,\'bilinear\',\'crop\');%旋转图像

figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol);title(\'车牌灰度子图\');%输出车牌旋转后的

灰度图像标题显示车牌灰度子图

subplot(2,1,2),imshow(sbw);title(\'\');%输出车牌旋转后的灰度图像

title([\'车牌旋转角: \',num2str(angle),\'度\'] ,\'Color\',\'r\');%显示车牌的旋转角度

图2.10.1旋转后的灰度图像和旋转角度

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b.旋转车牌后重新计算车牌水平投影，去掉车牌水平边框，获取字符高度:

histcol1=sum(sbw); %计算垂直投影

histrow=sum(sbw\'); %计算水平投影

figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1);title(\'垂直投影（旋转后）\');

subplot(2,1,2),bar(histrow); title(\'水平投影（旋转后）\');

图2.10.2垂直投影（旋转后）和水平投影（旋转后）

figure,subplot(2,1,1),bar(histrow); title(\'水平投影（旋转后）\');

subplot(2,1,2),imshow(sbw);title(\'车牌二值子图（旋转后）\');

图2.10.3水平投影（旋转后）和车牌二值子图（旋转后）

2.11去水平（上下）边框,获取字符高度:

a.通过以上水平投影、垂直投影分析计算，获得了车牌字符高度、字符顶行与尾行、字

符宽度、每个字符的中心位置，为提取分割字符具备了条件。

maxhight=max(markrow2);

findc=find(markrow2==maxhight);

rowtop=markrow(findc);

rowbot=markrow(findc+1)-markrow1(findc+1);

sbw2=sbw(rowtop:rowbot,:); %子图为(rowbot-rowtop+1)行

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maxhight=rowbot-rowtop+1; %字符高度(rowbot-rowtop+1)

b.计算车牌垂直投影，去掉车牌垂直边框，获取车牌及字符平均宽度

histcol=sum(sbw2); %计算垂直投影

figure,subplot(2,1,1),bar(histcol);title(\'垂直投影（去水平边框后）\');%输出

车牌的垂直投影图像

subplot(2,1,2),imshow(sbw2); %输出垂直投影图像

title([\'车牌字符高度： \',int2str(maxhight)],\'Color\',\'r\');%输出车牌字符高度

%对垂直投影进行峰谷分析

求垂直投影的平均值

求垂直投影的最小值

取阈值

计算字符上升点

计算谷宽度

计算字符距离

找到字符中心位置

图2.11垂直投影图像和车牌字符高度程序流程图

c.计算车牌上每个字符中心位置，计算最大字符宽度maxwidth

l=0;

for k=1:n1

markcol3(k)=markcol(k+1)-markcol1(k+1);%字符下降点

markcol4(k)=markcol3(k)-markcol(k); %字符宽度（上升点至下降点）

markcol5(k)=markcol3(k)-double(uint16(markcol4(k)/2));%字符中心位置

end

markcol6=diff(markcol5); %字符中心距离（字符中心点至下一个字符中心点）

maxs=max(markcol6); %查找最大值，即为第二字符与第三字符中心距离

findmax=find(markcol6==maxs);

markcol6(findmax)=0;

maxwidth=max(markcol6);%查找最大值，即为最大字符宽度

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d.提取分割字符,并变换为22行*14列子图

l=1;

[m2,n2]=size(subcol);

figure;

for k=findmax-1:findmax+5

cleft=markcol5(k)-maxwidth/2;

cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2;

if cleft<1

cleft=1;

cright=maxwidth;

end

if cright>n2

cright=n2;

cleft=n2-maxwidth;

end

SegGray=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright);

SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright);

SegBw2 = imresize(SegBw1,[22 14]); %变换为32行*16列子图

subplot(2,n1,l),imshow(SegGray);

if l==7

title([\'车牌字符宽度： \',int2str(maxwidth)],\'Color\',\'r\');

end

subplot(2,n1,n1+l),imshow(SegBw2);

fname=strcat(\'F:MATLABworksamimage\',int2str(k),\'.jpg\');%保存子

图备选入样本库,并建立样本库

imwrite(SegBw2,fname,\'jpg\')

l=l+1;

end

建立数据库

样本与数据库中图片相减

计算误差

找到误差最小图片

依次识别并识别

程序流程图

图2.12识别的车牌号码

五、 设计结果及分析

原始图像: 预处理后：

车牌定位和提取：字符的分割和识别：

从上面结果可以看出，这张车牌的识别失败了，将A误识别为4了。在识别中还可

能出错的有0和8，因此需要在其他方面做些弥补，最后达到识别效果。

原始图像:预处理：

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车牌的定位和提取：字符的分割和识别：

在车牌识别的过程中数字库的建立很重要,只有数字库的准确才能保证检测出来的

数据正确。切割出来的数据要与数据库的数据作比较，所以数据库的数据尤为重要。

六、 :

总结

实验对车牌识别系统的软件部分进行了研究，分别从图像预处理、车牌定位、字符

分割以及字符识别等方面进行了系统的分析。整理和总结了国内外在车牌定位、分割、

字符识别方面的研究成果和发展方向，系统介绍了我国车牌的固有特征，以及车牌识别

的特点。在车牌定位我们采用基于灰度跳变的定位方法，采用先对图像进行预处理，再

进行二值化操作的方法。实验表明本方法既保留了车牌区域的信息，又减少了噪声的干

扰，从而简化了二值化处理过程，提高了后续处理的速度。基于彩色分量的定位方法，

运用基于蓝色象素点统计特性的方法对车牌是蓝色的车牌进行定位，实验表明，用该方

法实现的车牌定位准确率较高。本设计用MATLAB编程运行结果可以得出，本设计采用

的图像预处理、CANNY边缘检测、开闭运算子[5，19]、车牌长宽比特征识别等对车牌的

定位都是非常有效的，而本设计提出的二次水平投影分析和阈值技术有效检测了车牌图

像的上下左右边框、旋转角度，准确实现的车牌字符的分割，对多个车牌进行实验，均

有很高的正确率。本设计虽然只对蓝底白字车牌进行分割识别，对黑底白字车牌原则上

整个算法可直接适用，对白底黑字车牌、黄底黑字车牌，需要对车牌定位算法进行调

整，并将图像反转（0变1、1变0），而车牌字符的分割算法仍然行之有效。

七、 体会

经过几周的奋战我的课程设计终于完成了。在没有做课程设计以前觉得课程设计只

是对这几年来所学知识的单纯总结，但是通过这次做课程设计发现自己的看法有点太片

面。课程设计不仅是对前面所学知识的一种检验，而且也是对自己能力的一种提高。通

过这次课程设计使我明白了自己原来知识还比较欠缺。自己要学习的东西还太多，以前

老是觉得自己什么东西都会，什么东西都懂，有点眼高手低。通过这次课程设计，我才

明白学习是一个长期积累的过程，在以后的工作、生活中都应该不断的学习，努力提高

自己知识和综合素质。在这次课程设计中也使我们的同学关系更进一步了，同学之间互

相帮助，有什么不懂的大家在一起商量，听听不同的看法对我们更好的理解知识，所以

在这里非常感谢帮助我的同学。我的心得也就这么多了，总之，不管学会的还是学不会

的的确觉得困难比较多，真是万事开头难，不知道如何入手。最后终于做完了有种如释

重负的感觉。此外，还得出一个结论：知识必须通过应用才能实现其价值！有些东西以

为学会了，但真正到用的时候才发现是两回事，所以我认为只有到真正会用的时候才是

真的学会了。在此要感谢我们的指导老师乔静老师对我们悉心的指导，感谢老师给我们

的帮助。在设计过程中，我通过查阅大量有关资料，与同学交流经验和自学，并向老师

请教等方式，使自己学到了不少知识，也经历了不少艰辛，但收获同样巨大。在整个设

计中我懂得了许多东西，也培养了我工作的能力，树立了对自己工作能力的信心，相信

会对今后的学习工作生活有非常重要的影响。而且大大提高了动手的能力，使我充分体

会到了在创造过程中探索的艰难和成功时的喜悦。虽然这个设计做的也不太好，但是在

设计过程中所学到的东西是这次课程设计的最大收获和财富，使我终身受益。

八、 :

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