基于MATLAB和LabVIEW的车牌识别系统

王磊

【摘   要】 车牌识别主要包括车牌定位、分割和识别三部分。本文利用MATLAB软件通过对车牌图像进行预处理，采用垂直投影法进行字符切割，用模板匹配法进行字符识别完成了对采集的车牌图像的准确识别。结合LabVIEW设计了简单直观的车牌识别系统。

【关键词】 车牌识别;MATLAB;LabVIEW

License plate recognition system based on MATLAB and LabVIEW

Wang Lei

（chool of information and control engineering， jilin college of chemical engineering    132022）

[Abstract] License plate recognition mainly includes three parts： license plate location， segmentation and recognition. In this paper， MATLAB software is used to preprocess the license plate image， use the vertical projection method for character cutting， and use the template matching method for character recognition to complete the accurate recognition of the collected license plate image. A simple and intuitive license plate recognition system was designed with LabVIEW.

[Keywords] license plate recognition; MATLAB; The LabVIEW

近幾年，智能交通作为物联网信息化的一个重要应用得到了广泛的应用，而车牌识别是智能交通的一个重要的研究与实现方向。车牌识别系统不只应用在智能交通管理系统，在公共场所的停车场管理系统、智慧小区的车辆管理系统等各个领域有着非常广泛的应用。一个操作简单直观的车牌识别系统在智能交通领域是非常重要的。

1  车牌识别系统框图

传统的车牌识别理论上一般包括：车牌图像采集、车牌字符定位、车牌字符分割、车牌识别。一般情况下，我们首先是通过硬件（比如照相机）采集车牌图像，而后对车牌图像进行预处理，主要是对图像进行去噪、增强等[1]。

2  图像预处理

我们通过照相机拍摄到的车辆图像由于车辆的移动往往存在一定的噪声，因此在进行识别前要进行车辆图像的预处理[2]。本文主要是通过对图像进行灰度变换和边缘检测进行图像增强处理。

3  车牌定位

车牌定位和分割的准确度直接关系到最后的字符识别的质量。主要包括图像的腐蚀和闭处理。

3.1  灰度图的腐蚀

所谓腐蚀即一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程[3]。腐蚀处理在车牌识别中有非常重要的作用，利用它可以消除图像中小而且无意义的“干扰”。腐蚀的规则是输出图像的像素值是输入图像邻域的最小值，MATLAB中利用函数imerode（）实现图像腐蚀处理 。腐蚀处理主要是为了细化目标车牌的细节信息。

3.2  图像的闭处理

采集的图像本身会存在仪器误差和噪声，在图像脚点的提取过程中会有一定的影响，因此我们在脚点提取之前进行了图像的闭处理，本系统利用MATLAB图像闭处理函数imclose（ ）进行闭处理，它与可以去掉图像上的小洞，填补轮廓上的缝隙。

4  车牌分割

本系统利用彩色分割法进行常规的车牌分割。通过统计彩色的像素点，进一步确定车牌的底色蓝色 所对应的灰度范围，首先确定车牌在行方向上的区域，这里通过统计在行方向的颜色像素点的数量来实现。再在分割出的行区域内对颜色像素点数量做列方向的统计，从而定位得到裁剪后的彩色车牌图像。

5  字符切割

5.1  切割前图像去噪

车牌定位的同时采集到的图像噪点没有完全去除，本系统对图像的低频部分进行处理来平滑图像。采用较常见的均值滤波算法（即线性滤波），具体的实现方法是邻域平均法。选取目标像素点为中心的周围的8个像素点：

其中m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数（即8个）。

5.2  字符切割前的图像膨胀和腐蚀处理

所谓的膨胀可以认为是腐蚀的对偶运算，都是为了对目标车牌进行进一步识别所进行的处理。膨胀的运算规则是输出图像的像素值是输入图像邻域中的最大值，MATLAB中利用函数imdilate（）实现图像腐蚀处理 。图像的腐蚀和膨胀一般是结合到一起使用的。膨胀或腐蚀处理得到的结果如图3所示。

5.3  字符切割

车牌的进一步识别要利用字符分割来实现。本系统利用垂直投影法对汽车图像中的字符进行分割。每一个字符在投影图上都可以产生不同波形起伏变化的现象，通过按行从左到右的扫描投影图上显示的波形图，根据峰和谷的特征判断出每一个字符的具体位置，通过计算垂直峰，检测合理的字符高度比例。字符切割图并进行归一化处理如图4。

6  字符识别

最后需要对分割的字符进行识别，采用模板匹配法。我国的车牌字符主要包括省市简称、十个阿拉伯数字，二十六个英文大写字母，字库量较小，字符较规整，识别率较高，完全可以克服模板匹配法识别率低的问题。而且模板匹配法的实现简单，计算量小，只有矩阵的加减与统计。因此本系统可以使用这种方法。最终实现车牌的正确识别。

为了设计简单直观的操作界面，利用MATLAB和LabVIEW的混合编程技术，设计了车牌识别系统。

7  结论

本文的系统实现了对汽车牌照的识别，系统的讲述了系统各个部分的处理过程，以及图像处理时使用的基本理论。在以往系统的基础，本系统在进行车牌的字符切割之前，创造性的对车牌进行去噪和膨胀处理，从而大大提高了系统的准确性。

参考文献：

[1] 冀小平.基于MATLAB的车牌识别系统研究[M].北京：电子      工业出版社，2009：69-78.

[2] 戚飞虎.模式识别与图像处理[M].上海：上海科学技术出版      社，1998：5-10.

[3] V. Torte，T. Poggio. On Edge Detection[J].IEEE Trans. On              Pattern Analysis and Machine Inte- lligence，2006，8（2）：647-        663.