臺灣博碩士論文加值系統

車牌辨識系統的應用十分廣泛，舉凡停車場自動化管理、收費站自動化、贓車查緝都包括在內。過去的研究大都是著重在靜態系統的研究，需要人為方式先拍好清楚方正的車牌，然而，這種方式對車輛的位置和移動性以及環境都需事先做條件限制，本篇研究提出動態車牌辨識系統的可能方案，可以對一連串的影像畫面做影像處理。本研究首先從攝影機錄製的影片為來源擷取出影像畫面，進行影像擷取，再將圖像以影像濾波及二值化處理而後利用影像邊緣特徵的特性完成車牌定位，更以模板比對的方式更精準定位車牌位置。
本研究以實際錄製的車輛影片進行車牌定位系統的測試，並針對所提出的車牌定位技術詳加說明，藉由測試的結果以驗證所提方法之有效性。

License plate recognition system is widely used in a lot of areas such as in the automation of parking lot toll station and in helping to detect stolen vehicle. Previous studies are essentially in static system needed to use a image in which the license plate is fangzheng, however, in this way the vehicle's location and the mobility and the environment must be satisfied some conditions. This study focuses on the dynamic vehicle license plate recognition using video car image when car is moving. In the first, the source images are filmed from the camera. Then, make a series of processes to the images as filtering, edge detection, binarization, rotation…etc. And then, using the binary images locates the preliminary position of the license plate. Finally, a template matching method is to be used to obtain more precise position of the license plate location.
The actual recording films of the moving vehicle are used to test. The results of the test verify the effectiveness of the proposed method.

目錄
中文摘要 I
ABSTRACT II
目次 III
公式目錄 V
表目錄 VI
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 台灣地區車牌現況 3
第三節 論文架構 6
第二章 車輛影像前處理 7
第一節 動態影像擷取流程及影像前處理 7
第二節 車牌影像灰階化 9
第三節 影像濾波 11
第四節 邊緣梯度計算 14
第五節 灰階影像二值化 15
第三章 靜態車牌影像定位與比對 17
第一節 流程 17
第二節 車牌初步定位 18
第三節 車牌旋轉 21
第四節 RGB車牌色彩分離 24
第四章 模板匹配 28
第一節 流程 28
第二節 建立車牌模板 29
第三節 車牌模板縮放與比對 31
第五章 實驗過程與結果 33
第一節 實驗工具與資料來源 33
第二節 完整定位流程及實驗(一) 37
第三節 完整定位流程及實驗(二) 41
第四節 完整定位流程及實驗(三) 44
第６章 結論及未來研究與發展 46
第一節 結論 46
第二節 未來研究與發展 50
參考文獻 51
作者簡介 52

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