基于Matlab的车牌识别系统设计

王常衡 谢志进 卢曼 李嘉伟 罗钦

摘  要：近年来，汽车的增多加重了道路交通的负担，车主的不文明行为将会对行车造成很大影响。智能监管系统的使用使车主的行为得到了很好的约束，而车牌识别又是道路智能监管系统的重要部分。该文首先提出了车牌识别系统的整体设计方案，而后使用Matlab实现车牌识别系统的设计，最后通过一个实例测试其识别结果较为准确，最后提出了该设计中的不足以及改进方法。

关键词：车牌识别  Matlab  图像处理

中图分类号：TP391.41                             文献标识码：A                         文章編号：1672-3791（2019）03（b）-0017-02

随着城市人口的增加和生活水平的提高，汽车成为人们出行的主要交通工具。但日渐增多的汽车给道路交通带来了严重的问题，例如交通堵塞、交通事故和停车问题。解决交通问题的根本是提高人们的自觉性，要通过督促手段培养自觉意识。车牌识别系统便能起到很好的监督作用，通过抓拍违法违章车辆的照片，对其车牌进行识别，可确定车主信息以便对其做出相应的处罚。因此该文介绍了一种车牌识别系统的设计方案。

1  整体设计方案

该系统使用Matlab实现车牌识别系统的设计，系统主要包含图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等部分，系统框图如图1所示。

2  分步设计方案

2.1 图像预处理

为去除原始图像中的噪音，加强所需要的车牌信息，首先要对图像进行预处理。预处理包括灰度转换、灰度加强和边缘检测。定义变量picture为需要识别的照片中的数据，使用rgb2gray函数将原始图像转换为灰度图像。之后使用imadjust函数和histeq函数对灰度图像进行灰度增强和均匀化。再使用edge函数的sobel算子进行边缘检测。虽然Sobel算子在精度上较canny算子低，但效率较高，不会产生过多的边界线条。边缘检测后图像如图2所示。

2.2 初步定位车牌

为将车牌从边缘检测后图像中识别出来，需要进行车牌的初步定位。首先选用se1=[1;1;1]三行一列的算子使用imerode函数对图像进行腐蚀。定义一个长方形算子进行闭操作，填充车牌腐蚀后的间隙。再使用bwareaopen函数去除小面积区域。最后将车牌部分切割出来完成初步定位。

2.3 调整倾斜角度和去边框处理

为将水平或垂直倾斜的车牌校正，使用radon变换得到其不倾斜时水平轴各点的线积分。Radon变换的本质是将原函数作空间转换，从原来的平面上移到新的平面上，使位于原平面同一直线上的点都位于新平面的同一点上。计算新平面上点的累加厚度，即可知道原平面上线的分布。为精确识别出车牌中的字符，需要对车牌进行去边框处理。计算调整后车牌各行列差分的累加和，变化最大的位置即为车牌的边框。

2.4 分割字符

首先将精准定位的车牌进行二值化和均匀化处理，经测量后将整个车牌水平分为15等份，每个字符占2份，圆点占1份。然后进行归一化切割，计算车牌的权重图，分割成具有相同颜色的区域，方便之后的字符识别。

2.5 识别字符

由于车牌上的字符较为工整，因此运用模板匹配的方法进行字符识别。将分割出来的字符与事先准备好的模板进行像素点比较，每个字符模板具有黑白两种像素点颜色和相同的像素点数，一个像素点相同累加1，最后输出匹配值最高的模板为车牌字符。最终识别结果如图3所示。

3  结语

该文给出车牌识别系统的整体及分步设计方案，并且使用一张略微倾斜的车牌照片对系统进行测试，结果准确。但此设计仅为初步研究，仍有许多不足需要改进：若捕捉到的照片光线较暗，需要对图片进行增强处理后再进行后续工作;采用模板匹配进行字符识别准确率较低，可使用BP神经网络的方法，是系统反复学习训练，提高识别的准确性。

参考文献

[1] 朱芳.基于改进Sobel算子和数学形态学的车牌定位研究[J].电子技术与软件工程，2018（23）：87-88.

[2] 赖道亮，赵平，钟昆，等.面向车牌字符分割的图像预处理方法研究[J].计算机测量与控制，2018，26（9）：250-254.

[3] 鲁扬.基于BP神经网络的车牌识别算法研究[D].东北石油大学，2018.①作者简介：王常衡（1997，12—），男，汉族，山东淄博人，本科在读，研究方向：通信工程。