基于matlab的車牌識別系統(tǒng)的設計畢業(yè)設計-wenkub
2022-09-07 15:18:59 本頁面
【正文】 name:39。 由于車牌識別系統(tǒng)攝像頭安裝位置固定以及機動車車牌的固有屬性，我們可以發(fā)現(xiàn)機動車車牌圖像都處在水平的矩形區(qū)域，在圖像中位置較為固定，車牌中字符都是按水平方向排列。 （ 2）圖像的邊緣檢測： 邊緣是指圖像灰度發(fā)生空間突變或者在梯度方向上發(fā)生突變的像素的集合。加權系數(shù)的取值建立在人眼的視覺模型之上 。 圖像采集 車 牌定位 字符分割 字符識別 輸出結果 觸發(fā)牌照 圖像預處理 基于 MATLAB 的車牌識別系統(tǒng)的設計 三、各模塊的實現(xiàn) 車牌識別系統(tǒng)包括圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別等模塊，本文主要研究圖像預處理、車牌定位和字符分割三個模塊。 車牌定位 ：是指對預處理過的汽車圖片進行處理，把車牌部分進行定位，把無用的部分去除，得到定位好的車牌圖片。 觸發(fā)拍照 ：該單元會自動檢測車輛在指定區(qū)域的存在，現(xiàn)有的成熟技術的有線圈觸發(fā)、視頻觸發(fā)、紅外觸發(fā)、雷達觸發(fā)以及激光觸發(fā)。本文主要對圖像處理模塊進行設計和研究。本文 即是針對其核心部分進行闡述并使用 MATLAB 軟件環(huán)境中進行字符分割的仿真實驗。本文主要介紹圖像預處理、車牌定位、字符分割三個模塊的實現(xiàn)方法?；?MATLAB 的車牌識別系統(tǒng)的設計 畢業(yè)設計 基于 MATLAB的車牌識別系統(tǒng)的設計 摘 要 ：汽車車牌的識別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通管理的重要組成部分之一。本文的圖像預處理模塊是將圖像灰度化和用 Roberts 算子進行邊緣檢測的步驟。 關鍵詞 ： MATLAB、圖像預處理、車牌定位、字符分割 基于 MATLAB 的車牌識別系統(tǒng)的設計 一、 發(fā)展背景 車輛的牌照是機動車的識別標志，在交通管理中有著重要的作用。圖像處理模塊的質量好壞更是衡量整個系統(tǒng)成功與否的關鍵。其中線圈觸發(fā)和視頻觸發(fā)得到了廣泛的應用。 字符分割 ：對已經(jīng)定位的車牌圖片的進行字符分割，將車牌分割為 7 個單一的字符圖片。 圖像預處理 （ 1）圖像灰度化 ： 因為車牌識別系統(tǒng)的攝像頭拍攝的圖片是彩色的，圖片的背景顏色有時和車牌的顏色相似，而且彩色圖片會占用較大的存儲空間，使計算機處理速度變慢，加重計算機負擔，所以我們要對拍攝的照片進行灰度化處理。 對于人眼較為敏感的綠色取較大的權值 ； 對人眼較為不敏感的藍色則取較小的權值 。用攝像機采集到的機動車圖像由于受到噪聲干擾以及車輛本身的影響，使得獲得的圖像質量不理想。因為有這些明顯的特征，經(jīng)過適當?shù)膱D像變換，可以清晰的呈現(xiàn)出車牌的邊緣。,39。228。181。213。 imshow(I)。 205。 figure(2),imshow(I1)。182。39。,39。title(39。177。188。39。 原始圖片 灰度圖 基于 MATLAB 的車牌識別系統(tǒng)的設計 Robert 算子邊緣檢測 車牌定位和分割 該系統(tǒng)的攝像頭 拍攝的圖片是整個機動車的圖片，而只有車牌部分是對系統(tǒng)有用的。車牌定位和分割的準確度直接關系到最后的字符識別的質量 。現(xiàn)在我們將經(jīng)過預處理的圖像進行圖像腐蝕以及去除雜質，就可以得到相對準確的車牌位置 。 車牌對位的圖像 （ 3）對定位后的彩色車牌的進一步處理 定位后車牌圖像是彩色的，會占用較大的存儲空間，加重計算機負擔。 濾波則是為了除去圖像噪聲。 基于 MATLAB 的車牌識別系統(tǒng)的設計 車牌的進一步處理 四、字符分割與歸一化 （ 1）字符分割 將得到的車牌區(qū)域圖像進行二值化處理后 ， 對圖像進行垂直投影 ， 投影圖上有明顯的類似于峰谷的波形起伏變化 ， 通過對投影圖上的波形從左向右進行掃描 ， 根據(jù)谷和峰的特征就可以判斷出每個字符的位置 ； 計算垂直峰 ， 檢測合理的字符高寬比 。 而大小歸一是指在長度和寬度方向上分別乘以一個比例因子 ， 使其等于標準模塊的字符大小 ， 本文采用的 大小歸一的方法是分別從水平投影和垂直投影兩個方向上對字符象素的大小進行歸一化處理 。將得到的機動車照片進行灰度化和邊緣檢測處理，運用良好的技術手段進行車牌定位，將定位好的圖像進行字符分割處理，得到七個字符，將字符歸一化處理。 分割失敗，尤其是車牌上第一個字符漢字的分割，常常因為過大或者過小導致分割失敗。,39。228。181。213。 imshow(I)。 figure(1),imshow(I)。188。title(39。200。)。both39。robert203。223。236。) se=[1。 figure(4),imshow(I3)。202。205。39。,[25,25])。198。205。181。192。 I5=bwareaopen(I4,2020)。211。243。198。161。243。 myI=double(I5)。182。241。227。198。207。197。211。182。amp。amp。189。%189。178。182。207。179。199。 for j=1:x for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)==1) 基于 MATLAB 的車牌識別系統(tǒng)的設計 Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1。(PX1x)) PX1=PX1+1。(PX2PX1)) PX2=PX21。179。199。181。213。 t=toc。199。39。168。243。202。181。188。) imwrite(dw,39。39。200。184。206。188。181。197。207。 jpg=strcat(filepath,filename)。 b=rgb2gray(a)。
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