车牌图像的字符分割设计与实现(附答辩记录和源代码)

车牌图像的字符分割设计与实现(附答辩记录和源代码)(包含选题审批表,任务书,开题报告,中期报告,毕业论文13000字,源代码)
摘　要：车牌识别通过对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义，而车牌字符的分割则是整个车牌识别中关键的一环。论文在对车牌图像特征点区域的形状特征精确定位车牌区域、图像灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理的基础上，根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理；然后使用车牌投影法，根据车牌水平投影的统计特征，结合基于车牌固定标准特征的边界法进行竖直方向上的分割；最后通过实验验证了算法的有效性，为后续的字符识别创造了有利条件。
关键词：车牌识别；字符分割；投影法

The Design and Implementation of License Plate Images Character Segmentation
Abstract：License plate Images identification obtains every car license plate number to complete the identification process through analyzing license plate images captured by the camera or video sequence, which is practical significance for the maintenance of traffic safety and urban law , order and prevention of traffic congestion and traffic automation management. While license plate character segmentation is the key step of the entire license plate recognition system. This paper uses dynamic template to segment the license plate image according to the characteristics of the character size after the precise positioning of the plate region by the shape characteristics of the feature point area, the image gray, gray stretch, binarization, and the marginalization of processing on the basis of a dynamic template method, and the character size is normalized, then the license plate projection method is used according to the statistical characteristics of the license plate of the horizontal projection which combines with the boundaries of law based on license plate fixed standard feature of the segmentation in the vertical direction; finally the algorithm is verified to be effective by experiment which favors the subsequent character identification.
Keywords：license plate identification; character segmentation ; Projection method

研究方案（研究目的、内容、方法、预期成果、条件保障等）（宋体五号，行间距单倍行距）
研究目的和内容：本设计为了实现一个车牌字符分割设计与实现，需要实现特征点区域的形状特征精确定位车牌区域；接着通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域。车牌字符分割技术是指将定位后的车牌区域分割成单个字符区域。
研究的方法：二值化的过程中针对不同颜色的车牌选取了最适合的阈值算法。然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。字符分割中，先根据车牌的颜色对特征点连通区域形状特性和字符边缘纹理特性，分别将车牌定位细分为车牌区域定位和字符区域定位。即排除了伪车牌减少了运算量，又精确定位了车牌字符区域，减少了字符分割的干扰。由于颜色对特征点不连续，在字符区域定位及字符分割时会造成误判，因此采用了灰度图像处理方法得到图像边缘信息，再进行分析。车牌字符区域定位中的二值化处理根据车牌颜色的不同提出升i同的阈值算法，充分结合实际情况提高二值化处理的效果。
预期结果：本文主要对车牌识别系统中车牌定位、校正与字符分割的算法进行研究。最后编程实现了车牌的定位与校正及字符分割，从输入的车辆图像中提取出一个个独立的字符，为以后把分割出的单个字符输入字符识别模块并得到车牌识别结果奠定了基础。字符分割中，先根据车牌的颜色对特征点连通区域形状特性和字符边缘纹理特性，分别将车牌定位细分为车牌区域定位和字符区域定位。即排除了伪车牌减少了运算量，又精确定位了车牌字符区域，减少了字符分割的干扰。由于颜色对特征点不连续，在字符区域定位及字符分割时会造成误判，因此采用了灰度图像处理方法得到图像边缘信息，再进行分析。车牌字符区域定位中的二值化处理根据车牌颜色的不同提出升i同的阈值算法，充分结合实际情况提高二值化处理的效果。由于不同的图片得到的字符区域长宽不统～，显然传统的模板法过于呆板，在充分考虑车牌字符的尺寸特征后，提出动态模板字符分割法。并在考虑了标准车牌宁符分割的同时，还处理了字符粘连情况下的字符分割。然后对得到的字符进行了大小归一。
条件保障：为了能够实现预期的成果，我设计了车牌字符分割程序，通过利用MATALAB软件平台，采用了投影法与边界法相结合的算法，在设计实验的过程中，经过自己不断的测试调控，完成预期成果。其次在本专业课程中因为开过这MATALAB门课，所以在此方面还是有些基础认识，外加班上同学也有做车牌相关的设计，我们可以互相探讨，相互帮助，实在不行，还可以咨询老师，所以经过努力，我认为我是可以完成这些功能并从中学习到很多知识的。