摘 要近几年，随着世界各个国家汽车数量急剧增加，开发高效的车牌识别系统成为一项具有挑战性的任务，至今没有完全解决。随着汽车数量的增多，导致了对交通的管理难度增加，世界各国学者对汽车监控系统，牌照识别系统，指挥管理系统进行了深入的研究。其中的汽车牌照的自动识别技术在交通管理中有着非常重大的意义。本文主要讨论分析汽车车牌的识别过程中，图像的边缘检测技术。将交通管理部门设置在道路中的电子摄像头获取的汽车彩色图像进行定位处理，截取出车牌部分图像，进行灰度化、滤波等图像预处理后，通过不同算子对车牌进行边缘检测，最终输出清晰可辨的汽车牌照图像，以便汽车相关部门进行后续的监控、管理和指挥任务。整个处理过程分为图像预处理、倾斜校正和边缘检测三个重要部分。实验证明，在MATLAB仿真环境下，所研究的算法在车牌的边缘检测方面能取得比较好的效果。
目 录
学生毕业设计（论文）原创性声明 II
摘 要 III
ABSTRACT IV
第一章 绪 论 1
1.1 车牌自动识别的研究背景和意义 1
1.2 车牌自动识别技术的国内外研究现状 2
1.3 车牌自动识别技术的运用和发展前景 3
1.4 基于车牌识别的边缘检测的研究内容 4
第二章 车牌定位和获取 6
2.1 基于纹理特征的车牌定位法 6
2.2 基于神经网络的定位算法 6
2.3 基于特征统计的车牌定位法 7
2.3.1 粗定位 7
2.3.2 精确定位 8
2.4 基于数学形态学定位车牌方法 8
2.5 车牌定位程序实现 9
2.6 车牌裁剪截取 9
第三章 图像预处理分析 11
3.1 灰度化处理 11
3.1.1. 单分量法 12
3.1.2.最大值法 12
3.1.3.平均值法 12
3.1.4.加权平均法 12
3.1.5 灰度化实现 13
3.2 倾斜校正 13
3.3 二值化 14
3.4 滤波 15
3.5 反色
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3.6 边缘修饰 18
第四章 车牌图像的边缘检测算法 19
4.1 边缘检测的基本原理 19
4.2边缘检测的几种方法 20
4.2.1 Roberts算子 20
4.2.2 Prewitt算子 21
4.2.3 Sobel算子 22
4.2.4 LoG算子 23
4.2.5 Canny算子 24
4.3 各边缘检测算子的优缺点 26
第五章 总结和展望 27
5.1 毕业设计总结 27
参考文献 29
致谢 30
附录： 31
第一章 绪 论
1.1 车牌自动识别的研究背景和意义
近几年来，世界上汽车数量越来越多，城市交通状况一直成为世界各国人民和政府车辆管理部门所需要考虑的重点问题。世界各国为了解决这个问题，采用了最新的科学知识和技术，有的研发了安防监控运输车辆的监控系统和道路交通的管理体系。这些系统和检测设备拍摄道路来来往往的车辆，并且为监测和执行检测的车牌，提取相关的流量数据，监控，记录，管理和指挥交通等目的已经被实现。
智能车牌管理系统是是运用了人工智能技术的一个重要发展技术，它包含了GPS全球定位技术、网络通信技术以及车牌识别检测技术，这个技术优化道路交通，并且试图有效地提高道路通行能力，改善交通安全管理，目的是为了增加行车安全。并且汽车牌照自动识别系统是智能交通管理系统的关键性技术之一。
数字图像处理是伴随着计算机开发的新学科，在生活中也已经广泛用于在各个领域的高度的计算机硬件和软件，特别是在近几年来，数字图像处理的发展非常迅速。
数字图像处理，就是利用计算机的快速计算能力，对图像信息数字化，然后对产生的数据流进行加工处理，分析图像特性和信息，以此来实现用户所需要的目的。近几年来，计算机和多媒体技术发展非常迅速，数字图像处理也收到了世界各国广泛的重视，涌现了许许多多的新的应用和处理方法。因为数字图像处理包括很多方面，所以我们在这次毕业设计论文中，只讨论图像边缘检测的研究和分析。
图像的边缘是图像最基本的特征之一，通过对一个图像边缘的检测或获取，用图像的边缘来代替图像整体，既减少图像容量，有没有丢失图像信息。为了对图像进行更加多的方面的研究和发展，我们可以非常准确地获得图像的边缘，减少图像的容量。
边缘，是图像的最基本的特征之一，其广泛存在于背景和目标之间、目标和目标之间，在图像处理中边缘检测有着非常重要的作用和十分广泛的应用。对于图像边缘的检测，几十年来，人们已经发现了许许多多成功检测出图像边缘的算法，本文就是对一些经典的算法做研究和探训。
1.2 车牌自动识别技术的国内外研究现状
在国外，很早很早以前，国外的相关科研人员就已经对车牌自动识别技术开始研究和应用了。在一九八零年左右，国外的科研人员就已经发明了一些数字图像处理的方法，而且在汽车牌照识别方面已经有一定的运用了。当然，景观如此，完整的识别体系还没有完全产生。所以人们只能使用一些非常简单的处理方法去解释关于汽车牌照的相关疑难问题。尽管如此，经过简单图像处理后的目标图像距离预期结果也非常遥远。但是到了一九九零年以后，随着计算机技术的发展和普及，由于模式识别领域研究的快速发展人们开始研究车牌安全自动识别的系统化。非常著名的有A.S.Johnson等人发明出了车辆安全牌照有三个重要组成部分，分别是车牌图像的定位和获取、图像预处理和基于他们的边缘检测，通过这三个步奏，我们顺利地实现了汽车牌照字符的正确识别和检测。另外一位比较有代表性的人物就是R.A.Lotufo，他通过研究人类的视觉特性，来对图像处理产生帮助，通过比对，得到一系列候选车牌的字符，从而实现了安全车牌的自动识别。虽然这阶段时间对于上衣段时间来说，已经有了非常大的进步，但是，还没有考虑到一些实际的具体的问题，所以说，我们仍然需要努力的去完善车牌的识别技术。现在，每当我们聊到车牌识别，已经不再仅仅是识别技术本身，还指以车牌识别技术为核心的一整套系统。
中国方面，和国外又有非常大的差别，首先，中国车牌字符包含一个省级行政单位的简称，比如“苏”，使得中国的车牌识别技术不仅仅要识别十个阿拉伯数字和英文中的二十六个字母，还需要准确地识别出这些代表省会简称的汉字。这使得我国的车牌识别的研究更为复杂。当然，在识别英文字符和阿拉伯数字方面，我们是完全可以参考国外的一些车牌识别的研究技术的。我们国家对于车牌识别的研究起步相对于国外的而一些发达国家来说比较晚，在一九九零年左右，我国开是了了对安全车牌识别系统相对系统化的研究和运用。到现在为止，中国科学院的自动化研究所所研发的名为“汉王眼”的车牌自动识别技术已经非常之完善和完美，另外，亚洲视觉科技有限公司针对车牌识别的研究特别深入，已经达到了世界的先进水平，它的车牌号码识别系统同样的使得车牌识别的正确率已经打到百分之九十七。大学方面，西安交大、上海交大、清华等大学也同样对车牌识别系统做了完美地研究和开发总结。

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