一、摘要:
随这图形图像技术的进展，此刻的车牌识别技术准确率愈来愈高，识别速度愈来愈快。不管何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像搜集、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、电子操纵、数字图像处置、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆抵达适合位置时，给出触发信号，操纵抓拍。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照到高质量的图像。图像预处置程序对抓拍的图像进行处置，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：
一、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。
消音板二、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，还能培育必然的科研能力。
三、设计原理:
牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜自动识别的模式识别技术。其硬件基础一样包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像搜集设备、识别车牌号码的处置机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判定车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像搜集、牌照识别等几部份。当车辆检测部份检测到车辆抵达时触发图像搜集单元，搜集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处置，定位出牌照位置，再将牌照中的字 符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
陶粒砂过滤四、详细设计步骤:
1. 提出整体设计方案:
牌照号码、颜识别
为了进行牌照识别，需要以下几个大体的步骤：
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。
牌照识别进程中，牌照颜的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别相互配合、相互验证。
(1）牌照定位:
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如安在自然背景中准确地确信牌照区域是整个识别进程的关键。第一对搜集到的视频图像进行大范围相关搜索，到符合汽车牌照特点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:
（2）牌照字符分割 :
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。字符分割一样采纳垂直投影法。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周围，而且那个位置应知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成效。
（3）牌照字符识别 :
面包包装袋字符识别方式目前要紧有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法第一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点提取，然后用所取得特点来训练神经网络分派器；另一种方式是直接把待处置图像输入网络，由网络自动实现特点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照质量紧密相关。牌照质量会受到各类因素的阻碍，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、等等；实际拍照进程也会受到环境亮度、拍照亮度、车辆速度等等因素的阻碍。这些阻碍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，除不断的完善识别算法，还应该想方法克服各类光照条件，使搜集到的图像最利于识别。
输入待处置的原始图像:
电流器>加油站三次油气回收clear ;
close all;
%Step1 获取图像装入待处置彩图像并显示原始图像
Scolor = imread('');%imread函数读取图像文件
图原始图像
图像的灰度化:
彩图像包括着大量的颜信息，不但在存储上开销专门大，而且在处置上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处置中常常将彩图像转变成灰度图像，以加速处置速度。由彩转换为灰度的进程叫做灰度化处置。选择的标准是通过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的对照度扩展，使图像变得加倍清楚、细腻、容易识别。
%将彩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');
图原始黑白图像
对原始图像进行开操作取得图像背景图像:
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
图背景图像
原始图像与背景图像作减法，对图像进行增强处置:
Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减
figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');%输出黑白图像感应门制作
图黑白图像
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。在实际的车牌处置系统中，进行图像二值变换的
关键是要确信适合的阀值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必需要具有良好的保形性，不丢掉有效的形状信息，可不能产生额外的空缺等等。车牌识别系统要求处置的速度高、本钱低、信息量大，采纳二值图像进行处置，能大大地提高处置效率。阈值处置的操作进程是先由用户指定或通过算法生成一个阈值，若是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，不然灰度值设置为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
level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%取得最佳阈值
bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像
bw2=double(bw22);
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