车牌识别系统研究生毕业论文

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为，切分准确率为，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。

车牌识别系统研究论文开题报告

难。“车牌识别设备是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。本系统对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，系统应用场合包括：高速公路，桥梁，隧道收费。道闸系统中车牌自动识别系统的设计与仿真设计复杂，工序难、准确率高。

如果是单纯的车牌识别算法的话建议matlab中文论坛有3份1、贵州版本2、广西版本3、老衲版本（已经发了，其他的你去论坛下载吧

车牌检测与识别系统论文

原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。参考资料：

车牌自动识别能够快速准确的识别车牌号得益于百万高清像机及优异的车牌识别算法、优异的火眼臻睛车牌识别凭借数字宽动态技术及低照度清晰成像技术，车位视频检测终端在逆光、暗光等特殊环境下有良好的环境适应性表现，解决采用模拟摄像机无法准确的检测与识别的问题。

车牌识别系统论文答辩ppt范例

报告结束前一定要进行致谢。导师为研究生的成长付出了很多心血，在答辩这种关键时刻，对导师表示正式而真诚的感谢，体现了对导师的尊重，这是做人的基本道理。建议全文念出对导师致谢的段落，其他的致谢段落可以简略一些。同时应当说明汇报结束，欢迎各位专家的提问，使答辩工作顺利进入下一环节。

成功的演讲是自信和技巧的结合，扎实的专业知识和细致周到的答辩准备工作是成功的前提。使用一些答辩技巧也不可缺少，可以充分展示整理研究材料、展示研究成果的能力，让别人知道自己都做了什么。要想这场战争获胜，就必须对答辩的目的、程序、可能遇到的问题及解决方法进行深入剖析，做到胸有成竹!

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1、首先，PPT封面应该有：毕设题目、答辩人、指导教师以及答辩日期；2、其次，需要有一个目录页来清楚的阐述本次答辩的主要内容有道哪些；3、接下来，就到了答辩的主要内容了：第一块应该介绍课题的研究背景与意义；第二块是对于研究内容的理论基础做一个介绍，这版一部分简略清晰即可；第三点也是最重要的一点是自己的研究内容，这一部分最好可以让不太了解相关方面的老师们也能听出个大概，知道到底都做出了哪些工作，研究成果有哪些，研究成果究竟怎么样；4、最后，是对工作的一个总结和展望。5、结束要感谢一下答各位老师的指导与支持。注意事项：毕业论文答辩时间一般为10-30分钟，把自己的论文在10-30分钟内讲出来，是对综合能力、表达能力的挑战。这种能力在毕业生的一生中非常重要（求职、面试、申请项目、总结等等）。需要注意的问题：1：毕业论文答辩幻灯片的内容和基调，背景适合用深色调的，例如深蓝色，字体用白色或黄色的黑体字，显得很庄重。值得强调的是，无论用哪种颜色，一定要使用字体和背景显成明显反差。2：要点要用一个流畅的逻辑打动评审老师。3：字体大：在昏暗房间里小字体会看不清，最终结果是没人听你的介绍。4：不要用PP它自带的模版：自带模版那些评委们都见过，且与论文内容无关，要自己做，简单没关系，纯色没关系，但是要自己做！五：时间不要太长：20分钟的汇报，30页内容足够，主要是你讲，PPT是辅助性的。(学术堂提供更多论文知识)

可以简要说明论文的优点和需要改进的地方。末尾要向老师们致敬，还可以简要的感谢帮助过自己的人。如：最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足，。。。这篇论文的写作的过程，也是我越来越认识到自己知识缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，竭尽所能运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正。谢谢！

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在PowerPoint中，演示文稿和幻灯片这两个概念还是有些差别的，利用PowerPoint做出来的东西就叫演示文稿，它是一个文件。而演示文稿中的每一页就叫幻灯片，每张幻灯片都是演示文稿中既相互独立又相互联系的内容。利用它可以更生动直观地表达内容，图表和文字都能够清晰，快速地呈现出来。可以插入图画，动画，备注和讲义等丰富的内容。目前常用的电子文档幻灯片的制作软件有微软公司的OFFICE软件和金山公司的WPS软件。

车牌识别毕业论文答辩ppt

根据学术堂的了解,毕业论文答辩PPT需要做到以下几点:1.态度认真体现态度认不认真跟PPT的页数无关,而是每一张PPT所展示出来的样式,不可以洋洋洒洒塞满整个页面,也不可以字数过少显得毫不用心.一般一页PPT分为3个点,每个点下面有不超过4行的描述即可有逻辑性PPT其实是个辅助的东西,是用来辅助你自我陈述的,因此需要遵循自我陈述的逻辑,同时展示自己论文的撰写逻辑和文章框架如:是什么-为什么-怎么做(研究的背景与意义-研究现状-研究结论)3.独特性PPT制作中,一定要单独留下一页,来展示你论文的与众不同之处,这里要展示你论文的创新点,与过往文献不同之处,这里不仅应该是PPT的重点亮点,也应该是你文章的重点亮点4.与自我陈述的协调性前面说过PPT是给自我陈述打辅助的,因此在做PPT的时候,应该处处为自我陈述做服务,应该是先写稿子再做PPT这样子的好处是·不容易造成读PPT的现象,因为要读的地方都在稿子里,PPT应该只提供重点要点(文章框架/创新点/你觉得应该给老师看的东西)·容易控制PPT张数,题主只有3分钟答辩时间算是比较短的了,不应该制作过多PPT造成自我陈述的卡顿(翻PPT去了),一般建议3-5分钟左右的自我陈述只要做5-7张PPT就足够了,以三分钟为例,做超过10张PPT是什么概念,平均18秒就要翻一次PPT,这是自我陈述环节,不是翻PPT大赛!!!

主要展示研究背景、目的与意义、技术路线、试验研究、结论。PPT要简单大方，不要有过多的字这样会让人反感的，同时，不能对着PPT逐字念，这只是我个人的看法，呵呵

首先，要有一个好的模板。其次，内容简洁，明了，不要过分铺陈，要是一些提纲性的文字，多用特征关键词，要有条理性，图文并茂。最后，既然是答辩论文，就要有自己的东西，如果是学士论文（工科）没有创新点要重点突出你做了什么，将整个系统清晰，流利地表达出来；如果是硕士的论文，如果没有创新点的话就要力求有深度，不能浅尝辄止，重要分析你所要用的方法的优越性，即是关键技术实验手段；如果是博士论文答辩，没的说，只能是强调你的创新点.........（个人想法，请指正）

第一页写你的文题，班级，性名，导师。第二页写第一章的概要，第二章也一样，最后写致谢