摘要：随着现代经济的快速发展，智能交通逐渐地成为人们生活的一部分，在智能交通系统领域中车牌识别是极为重要，它可以广泛地应用于停车场的收费管理、交通流量的控制、车辆防盗、高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察和公路收费站等等，这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十分重要的现实意义。在分析国内国外的多种车牌图像倾斜校正的方法的基础上，总结出其中的优缺点，本文提出了一种新的倾斜车牌图像校正的算法，使用MATLAB语言编程实现，并通过车牌图像进行仿真实验。

本文算法中，首先通过HSV模型来识别出车牌的底色，车牌的定位采用HSI模型，并且结合图像的滤波算法和数学形态学的操作等手段，用边缘检测Canny算子提取车牌的边界，然后进行Radon变换且通过其Radon变换出的R图找出其中最大四个峰值，确定车牌区域的四条边所在直线，最后得到车牌位置的四个顶点坐标，采用双线性插值算法完成车牌图像校正。

关键字：车牌底色  HSV模型  Radon变换  倾斜校正  双线性插值

目录

摘要

ABSTRACT

引言-1

1　绪论-2

1.1 课题研究背景和意义-2

1.2 倾斜车牌图像校校正研究状况-3

1.3 倾斜车牌图像角度检测与校正的问题分析-3

1.4 本文主要内容-3

2 基于HSV空间模型的车牌底色识别-4

2.1 我国车牌底色的规定-4

2.2 HSV模型空间-4

2.3 从RGB到HSV的转换-5

2.4 统计车牌图像HSV空间的三个变量h、s、v-5

2.5 车牌底色的判别算法-7

2.6 车牌底色识别流程-8

2.7 车牌底色识别算法的仿真实验-10

2.8 本章小结-11

3 基于HSI空间模型的车牌定位-12

3.1 我国的车牌标准-12

3.2 HSI空间模型-12

3.3 车牌图像从RGB到HSI的转换-13

3.4 图像滤波-14

3.4.1高斯滤波器-14

3.4.2中值滤波器-14

3.5 基于HSI对车牌颜色的参数的限定-15

3.6 车牌图像的定位流程-16

3.7 车牌图像定位算法的仿真实验-16

3.8 本章小结-18

4 基于Radon变换的车牌图像的倾斜校正-19

4.1 边缘检测简介-19

4.2 基于Radon变换的倾斜车牌图像角度检测-20

4.3 倾斜车牌图像的校正-21

4.3.1空间转换-21

4.3.2图像插值-22

4.4 倾斜车牌图像校正的流程-22

4.5 倾斜车牌图像的校正的系统的整体框图-30

4.6倾斜车牌校正算法的分析-31

4.6.1倾斜车牌校正算法法优点-31

4.6.2倾斜车牌校正算法的缺点-31

4.7本章小结-31

5 总结和展望-32

5.1 总结-32

5.2 展望-32

参考文献-36