电子科技大学 通信学院 学院
课 程 设 计 报 告
（实验）课程名称
车牌字符定位与分割系统算法设计与实现
电子科技大学教务处制表
电 子 科 技 大 学
设 计 报 告
学生姓名： 黄 帅 学 号： 2011019010004 分工： 综合成果并完成报告 学生姓名： 芦滨雁 学 号： 2011019010021 分工： 综合成果并完成报告 学生姓名： 何元驹 学 号： 2011019010024 分工： 算法构成并实现代码 设计时间：第 3 周 至 第 12 周 设计地点： 科B116 指导教师： 傅志中
一、 设计项目名称
车牌字符定位与分割系统算法设计与实现
二、 设计学时
32
三、 设计正文（包括车牌定位与分割国内外现有方法及其优缺点、本设计拟解决的问题、本设计拟采用方法的合理性及可行性、本设计的算法原理、程序框图、本设计的实验数据测试结果【对每类测试图像、提供至少一幅、至多三幅样本图像，其余的图像处理结果用表格或文字描述】）
3.1国内外现有方法及其优缺点 3.1.1定位阶段
使用车牌的颜色特征（蓝底白字）、形态特征（我国汽车的标准车牌形状为
矩形,它的长宽比约为 3:1,7 个字符在矩形边框内水平排列,其字符高宽比为 2:1）、边缘特征（汽车的车牌边框有规则的边缘,汽车车牌的字符排列规则,汽车车牌的垂直边缘比水平边缘更为丰富,而该汽车的车身却有丰富的水平边缘,垂直边缘不明显）等都可以达到对车牌的定位作用。缺点也十分明显，即由于外部的诸多因素（光照，车牌污染，车牌倾斜等），使用单一特征进行车牌定位往往不具有普适性。
3.1.2分割阶段
通常使用车牌的投影特征，汽车车牌图像进行垂直投影后的图像是由波峰、
波谷交替组成的连续分布图,垂直投影后的图像会有约七个波峰或波谷区。汽车车牌图像进行水平投影后的图像中灰度跳变的像素点数累加值很大。利用这些特点即可对字符进行定位并分割。缺点是若车牌发生倾斜，则该方式并不使用，目前的解决方式即在车牌字符分割之前加上倾斜校正。
3.2本设计拟解决的问题
对所给的全部图片进行精确的车牌定位，并对定位后的车牌进行字符分割，使输出字符为呈现正立清晰的状态。完成车牌的自动识别功能。 3.3本设计拟采用方法的合理性及可行性
本实验所给车牌图片类型可大致分为正立车牌（少背景）、正立车牌（背景丰富）、倾斜车牌、车身为蓝色、图片中有一大一小两个车牌（定位并分割大车牌）等。本设计希望完成对所有实验图片的定位及分割，选用车牌的颜色特征（蓝底白字）、边缘特征（使用形态学运算）相融合的方式进行试验。
设计中根据车牌集中在图片中间这一特点先对图片进行了裁剪，再使用车牌的蓝底特征进行粗定位，后用车牌的白字特征进行精确定位（结合了形态学运算），可对大部分实验图片进行定位。对于车身为蓝色的图片，设计中进行了再一次的严格定位。然后对所得车牌进行倾斜矫正、去除轮廓边缘等操作，即可得到定位后的车牌。切割阶段对多的图像进行水平投影即可。
由于单一特征只能针对某一特定情况对车牌进行定位，不具备普适性。本实验采用多特征组合的方式，既保留了参与融合的多特征的有效鉴别信息，又在很大程度上消除了多特征之间相关性的冗余信息，保留有效的目标分类信息。
3.4本设计内容（本设计的算法原理、程序框图、本设计的实验数据测试结果）
3.4.1算法原理
（1）使结合实验图片中车牌集中在图片中部这一特点，先对图片进行裁剪； （2）实验图片中的车牌均为蓝底白字，可以利用这一显著特征进行定位； （3）车牌具有显著的边缘特征汽车的车牌边框有规则的边缘,由于汽车车 牌的字符排列规则,汽车车牌的垂直边缘比水平边缘更为丰富,而该汽车的 车身却有丰富的水平边缘,垂直边缘不明显；
（4）GA36-2007 规定一般汽车的车牌长 440mm,宽140mm,车牌中的单个字 符宽 45mm,高 90mm。除了第二、三两个字符之间间距为 34mm 外,其余相邻 两个字符之间的间距约为 12mm。
（5）汽车车牌图像进行垂直投影后的图像是由波峰、波谷交替组成的连续 分布图,垂直投影后的图像会有约七个波峰或波谷区;汽车车牌图像进行水
平投影后的图像中灰度跳变的像素点数累加值很大。
3.4.2程序框图
3.4.3实验数据及测试结果
3.5设计结论
经实验验证，该设计对实验图片都进行了精准的定位与分割。但是由于实验的全部过程都是在实验室及计算机上完成，没有运用于实际生活中，所以还需要进一步验证，完善设计。
3.6参考文献
[1]Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods and Steven L. Eddins, 阮秋琦等译，数字图像处理MATLAB版（Digital Image Processing Using MATLAB）, 电子工业出版社，2005. [2]葛海江方江江，张翔．车牌识别系统中车牌定位及倾斜矫正算法研究．杭州电 子科技大学学报．
[3]Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods and Steven L. Eddins, 阮秋琦，阮宇智等译，数字图像处理第二版（Digital Image Processing Second Edition）, 电子工业出版社，2003.
[4]古利超，车辆图像中的车牌定位及字符分割算法研究，重庆大学，仪器科学与技术，2012，硕士.
[5]章毓晋,图像工程（上册）之图像处理（第二版），清华大学出版社，2006年3月 [6]顾弘，赵光宙，齐冬莲，孙赟，张建良，车牌识别中先验知识的嵌入及字符分割方法，中国图象图形学报.
[7]黄蒙蒙，多尺度低质量车牌字符分割的研究与实现，东华大学，计算机软件与理论，2013，硕士.
[8]贡丽霞，白艳萍．Radon变换在倾斜车牌图像校正中的应用．测试技术学报． 2009，23(5)：452456
四、 总结及心得体会
车牌自动识别系统的重要性和使用价值已经越来越明显，也受到了更多的重视。车牌识别技术是智能交通管理中最为关键的技术之一，与此同时，车牌识别的技术和方法也在其他检测、识别领域也发挥着它重要的作用。通过对国内外车牌识别方法的学习，用MATLAB实现了对所给实验图片进行精准的定位及分割。
实验过程中小组成员熟悉了MATLAB在图像处理上的应用，了解了车牌识别的原理，感受了工程过程中应该使用的方式方法，收获颇丰。也通过自身的努力，将学习到是知识运用到社会实际生活的问题解决中，感觉到了学习的意义。对于以后走上科研或者工作道路也有一定的指导作用。
格式要求
1、 文件名格式要求
学号+姓名.doc
2、 MATLAB代码格式要求
[LPLocim, LPLocbw] = LicPlateLoc(image, imw, imh); image：输入的待定位的车牌图像； imw：定位后输出车牌图像的宽度； imh：定位后输出车牌图像的高度；
LPLocim：定位后输出的彩色车牌区域图像；
LPLocbw：定位后输出的二值化车牌区域图像(字符为白色1，背景为黑色0)；
[LPSegim, LPSegbw] = LicPlateSeg(LPLocim, LPLocbw, imwc, imhc); LPLocim：定位后输出的彩色车牌区域图像；
LPLocbw：定位后输出的二值化车牌区域图像(字符为白色1，背景为黑色0)； imwc：分割后输出字符图像宽度； imhc：分割后输出字符图像高度；
LPSegim：分割后输出的彩色车牌分割字符图像；
LPSegbw：分割后输出的二值化车牌分割字符图像(字符为白色1，背景为黑色0)；
车牌字符定位与分割系统算法设计与实现设计报告
