基于MATLAB的车牌定位

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杖，自动化的信息处理能力和水平不算提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的的重视。作为现代社会的主要交通工具之一的汽车，在人们的生产、生活的各个领域得到大量使用，对它的信息自动采集和管理在交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理等方面有十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要课题。

1.7本次设计的主要研究方向

本次设计研究的车牌定位方法是：基于灰度图像的车牌定位方法

这种方法是根据车牌几何特征的特点和纹理特征进行车牌的定位，通过图像预处理、图像边缘检测及二值化、车牌提取、车牌输出等步骤对车牌进行定位。

在复杂背景和不同光的条件下，该方法均有很好的效果，而且运算速度快。 章节安排： 第一章：绪论 第二章：MATLAB简介 第三章：车牌定位 第四章：总结

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第二章 MATLAB简介

2.1 MATLAB发展历史

MATLAB是一门计算机编程语言，取名来源于Matrix Laboratory，本意是专门以矩阵的方式来处理计算机数据，它把数值计算和可视化环境集成到一起，非常直观，而且提供了大量的函数，使其越来越受到人们的喜爱，工具箱越来越多，应用范围也越来越广泛。

MATLAB 以商品形式出现后，仅短短几年，就以其良好的开放性和运行的可靠性，使原先控制领域里的封闭式软件包（如英国的 UMIST ，瑞典的 LUND 和 SIMNON ，德国的 KEDDC ）纷纷淘汰，而改以 MATLAB 为平台加以重建。在时间进入 20 世纪九十年代的时候， MATLAB 已经成为国际控制界公认的标准计算软件。

到九十年代初期，在国际上 30 几个数学类科技应用软件中， MATLAB 在数值计算方面独占鳌头，而 Mathematica 和 Maple 则分居符号计算软件的前两名。 Mathcad 因其提供计算、图形、文字处理的统一环境而深受中学生欢迎。

国际学术界， MATLAB 已经被确认为准确、可靠的科学计算标准软件。在许多国际一流学术刊物上，（尤其是信息科学刊物），都可以看到 MATLAB 的应用。

在设计研究单位和工业部门， MATLAB 被认作进行高效研究、开发的首选软件工具。如美国 National Instruments 公司信号测量、分析软件 Lab VIEW ， Cadence 公司信号和通信分析设计软件 SPW 等，或者直接建筑在 MATLAB 之上，或者以 MATLAB 为主要支撑。又如 HP 公司的 VXI 硬件， TM 公司的 DSP ， Gage 公司的各种硬卡、仪器等都接受 MATLAB 的支持。

2.2 MATLAB的语言特点

一种语言之所以能如此迅速地普及，显示出如此旺盛的生命力，是由于它有着不同于其他语言的特点。正如同FORTRAN和C等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进行操作一样，被称作为第四代计算机语言的MATLAB，利用其丰富的函数资源，使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。MATLAB的最突出的特点就是简洁。MATLAB用更直观的、符合人们思维习惯的代码，代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。

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MATLAB给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。以下简单介绍一下MATLAB的主要特点[7]：

①语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由，利用其丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务，压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数都由本领域的专家编写，用户不必担心函数的可靠性。可以说，用MATLAB进行科技开发是站在专家的肩膀上。

②运算符丰富。由于MATLAB是用C语言编写的，MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符，灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短，具体运算符见附表。

③MATLAB既具有结构化的控制语句（如for循环、while循环、break语句和if语句），又有面向对象编程的特性。

④语法限制不严格，程序设计自由度大。例如，在MATLAB里，用户无需对矩阵预定义就可使用。

⑤程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。

⑥MATLAB的图形功能强大。在FORTRAN和C语言里，绘图都很不容易，但在MATLAB里，数据的可视化非常简单。MATLAB还具有较强的编辑图形界面的能力。

⑦MATLAB的缺点是，它和其他高级程序相比，程序的执行速度较慢。由于MATLAB的程序不用编译等预处理，也不生成可执行文件，程序为解释执行，所以速度较慢。

⑧功能强劲的工具箱是MATLAB的另一重大特色。MATLAB包含两个部分：核心部分和各种可选的工具箱。核心部分中有数百个核心内部函数。其工具箱又可分为两类：功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能。功能性工具箱能用于多种学科。而学科性工具箱是专业性比较强的，如control、toolbox、signal processing toolbox、communication toolbox等。这些工具箱都是由该领域内的学术水平很高的专家编写的，所以用户无需编写自己学科范围内的基础程序，而直接进行高、精、尖的研究。下表列出了MATLAB的核心部分及其工具箱等产品系列的主要应用领域。

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第三章 车牌定位

3.1车牌定位的主要方法

所谓车牌定位算法是指在实际拍摄的图像中确定车牌区域的位置以便提取分割出车牌区域图像的问题。牌照的快速准确定位是车牌自动识别技术中非常关键的一步，是典型的图像分割问题，因此定位方法与车牌特征和图像处理技术是分不开的。

经典的车牌定位分割算法包括从简单的灰度阈值方法、频域和空间分割方法到复杂的连接元素方法以及Hough变化法等，在背景较复杂和光照不均匀条件下，这些方法难以取得令人满意的分割效果。近年来，人们针对这种情况，提出了各种各样的定位算法。目前没有一个标准图像数据库来评价无限制条件车牌定位算法的性能，这个问题的研究目前刚刚起步。

3.1.1基于直线检测的方法

这类方法一般采用Hough变化等方法来检测直线（车牌周围边框形成）。利用车牌形状特性来定位车牌，在实际运用中忧郁光照不均匀等影响和摄像机畸变，曝光不足和动态范围太窄等原因，导致图像存在伪影，加上车牌上的灰尘、脏污等使形状特性表现的不明显，从而影响定位效果，此外传统的Hough变换法应用在车牌定位中，只是单纯的进行直线的检测，没有和车牌形状特性结合起来，而且Hough空间与原图像空间不是一一对应的，由Hough空间中检测到的特征点无法确定出车牌轮廓的起始位置，无法避免直线干扰的问题，因此在有直线干扰时及未进行边框提取时的可能性会大大增加。Hough变化计算量较大，对于边框不连续的实际车牌，需要附加量加大的运算。

3.1.2 基于阈值化的方法

图像经过阈值化得到一个字符和背景分离的二值图像是这类方法的特点。目前已经提出了多种阈值化策略，但简单算法二值化效果不好，复杂算法计算时间长、计算量大限制了实际应用。

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