【正文】 bfoffBits。結(jié)構(gòu)定義如下 : struct BitmapFileheader { UNIT bfType。 DIB ( DeviceIndependent Bitmap)是標(biāo)準(zhǔn) Windows 位圖格式，與設(shè)備無關(guān)。計(jì)算機(jī)處理運(yùn)算時(shí)，一般簡(jiǎn)稱成圖像為 f（ x,y） 函數(shù)進(jìn)行處理運(yùn)算結(jié)束后，有與數(shù)字化相反的模擬化 D/A 過程，把數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為物理圖像的可視 化 輸出。到 255 共 256 級(jí)。灰度值用 8 位 (Bit )表示，從 0 到 255，一共 256 級(jí)，從黑 (0)到白 (255)?；叶戎狄话闶钦麛?shù)，其位數(shù)越長(zhǎng)， 像 素 值的取值范圍就越大，量化后的圖像灰度階數(shù)就越多，也就是灰度分辨率越高，得到的圖像灰度變化越接近原始圖像。這個(gè)值代表 像 素 的明暗程度和顏色深淺等信息。 2. 2 圖像數(shù)字化和數(shù)字化圖像 因?yàn)橛?jì)算機(jī)只能處理數(shù)字信號(hào)，圖像在物理形式下不能直接用于計(jì)算機(jī)處理，所以必須先對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化，將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式。圖形處理技術(shù)主要用于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和制造、計(jì)算機(jī)藝術(shù)、計(jì)算機(jī)模擬、計(jì)算機(jī)動(dòng)畫和虛擬現(xiàn)實(shí)。隱線隱面的消除 。圖形 (Graphics)從廣義上說，是能夠在人的視覺系統(tǒng)中形成視覺印象的客觀對(duì)象。 在牌照定位中，充分考慮了牌照區(qū)域明顯的紋理特征和顏色信息，提出了基于紋理特征的車輛圖像粗定位和基于投影的精確定位的方法，取得了不錯(cuò)的定位效果。因此，課題的研究對(duì)于提高城市交通管理水平，加快交通管理現(xiàn)代化步伐具有一定的實(shí)際意義。 課題的理論意義及應(yīng)用價(jià)值 圖像信息是日常信息的重要來源，圖像處理技術(shù)對(duì)于自動(dòng)化管理的發(fā)展有著重要的意義。西安交通大學(xué)的鄭南寧等人提出了多層次紋理分析的牌照識(shí)別方法。但是，牌照區(qū)域的字符識(shí)別不能簡(jiǎn)單的認(rèn)同為印刷體字符的識(shí)別，在識(shí)別的時(shí)候要充分考慮字符的排列以及結(jié)構(gòu)。CharZCoeztee提出的基于 Nibalkc的 二值化算法及自適應(yīng)邊界搜索算法 。 3 國內(nèi)外牌照識(shí)別系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 車輛牌照識(shí)別技術(shù)自 20 世紀(jì) 80 年代以后，人們就對(duì)它進(jìn)行了廣 泛的研究。通過此項(xiàng)功能主要用于路橋卡口、停車場(chǎng)的內(nèi)部管理和交通公安部部門的監(jiān)控管理。 （ 3）車輛身份的后臺(tái)集中識(shí)別 在道路交通監(jiān)測(cè)部門，每天有大量的違規(guī)車輛 (如闖紅燈、超速、搶道等 )圖片匯集，現(xiàn)在的人工識(shí)別車牌及輸入方式，工作量很大，易引致疲勞誤判。通常用于交通監(jiān)控卡口、路橋收費(fèi)卡口、停車場(chǎng)入口等。車牌自動(dòng) 識(shí)別系統(tǒng)在交通中的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方面 : 交通監(jiān)控 高速公路收費(fèi)管理 交通參數(shù)的獲取 對(duì)養(yǎng)路費(fèi)繳納、安全檢查、運(yùn)營管理實(shí)行不停車檢查 小區(qū)、停車場(chǎng)管理 車牌自動(dòng)識(shí)別 系統(tǒng) 可以解決通緝車輛的自動(dòng)稽查問題，可以解決車流高峰期因出入口車流瓶頸造成的路橋卡口、停車場(chǎng)交通堵塞問題，可以解決因工作人員作弊造成的路橋卡口、高速公路、停車場(chǎng)應(yīng)收款流失的問題，還可以最簡(jiǎn)單的方式完成交通部門的車輛信息聯(lián)網(wǎng)，解決數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)自動(dòng)化，模糊查詢的問題。 國內(nèi)很多企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行了牌照識(shí)別及其相關(guān)技術(shù)的研究，目 前己經(jīng)有相當(dāng)數(shù)量的產(chǎn)品用于實(shí)際的交通管理中，取得了非常好的效果。 right after the license plate character segmentation. Keyword: Image Processing License Location Character recognition character segmentation III 目 錄 1 緒論 ..................................................................... 1 2 圖像知識(shí) ................................................................. 5 2. 1 圖像與圖形 ......................................................... 5 2. 2 圖像數(shù)字化和數(shù)字化圖像 ............................................. 5 2. 3 圖像的表示 ......................................................... 6 3 系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì) .......................................................... 11 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案 ................................................. 11 車輛牌照?qǐng)D像的預(yù)處理 ............................................... 11 車輛牌照定位方案比較與選擇 ......................................... 16 牌照區(qū)域字符分割方案比較與選擇 ..................................... 19 字符識(shí)別方案 ....................................................... 20 本章小結(jié) ........................................................... 21 4 車輛牌照定位 ............................................................ 22 Visual Studio 軟件開發(fā)環(huán)境 ......................................... 22 牌照定位預(yù)處理 ..................................................... 22 車牌定位 ........................................................... 24 本章小結(jié) ........................................................... 32 5 字符分割與字符識(shí)別 ...................................................... 34 牌照區(qū)域二值化 .................................................... 34 字符分割 ........................................................... 36 字符歸一化 ......................................................... 36 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別 ......................................... 37 本章小結(jié) ........................................................... 42 6 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) .................................................... 43 軟件簡(jiǎn)介 ........................................................... 43 軟件模塊 ........................................................... 44 7 結(jié)論與展望 .............................................................. 49 論文總結(jié) ........................................................... 49 改進(jìn)措施 ........................................................... 49 經(jīng)濟(jì)分析報(bào)告 .............................................................. 51 致謝 ...................................................................... 52 參考文獻(xiàn) .................................................................. 53 1 1 緒論 社會(huì)的發(fā)展使得人們的生活 水平日益增高，機(jī)動(dòng)車輛也已代替步行成為人們最主要的交通方式，伴隨著 機(jī)動(dòng)車輛的數(shù)量急劇增加而來的是對(duì)交通控制，安全管 理的要求越來越高， 自動(dòng)化的監(jiān)管系統(tǒng)已經(jīng)成為智能交通管理發(fā)展的主要發(fā)展方向。以圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)的車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通的一個(gè)重要的部分，在高速公路、城市道路、停車場(chǎng)等項(xiàng)目管理中起著重要的作用。本文 著重于研究車牌識(shí)別 系統(tǒng)中圖像處理技術(shù)的應(yīng)用， 在對(duì)車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的研究中，綜合運(yùn)用了圖像處理中灰度處理、圖像去噪、梯度銳化、紋理分析、直方圖統(tǒng)計(jì)、圖像投影、圖像特征提取、圖像二值化等技術(shù)對(duì)車輛圖像進(jìn)行分析、處理，提出了一種基于 投影分析的 牌照定位方法，對(duì)車輛圖像進(jìn)行梯度銳化處理，檢測(cè)梯度銳化圖像的突變點(diǎn)，利用牌照區(qū)域字符筆畫寬度的信息，對(duì)突變點(diǎn)進(jìn)行過濾，最后對(duì)圖像進(jìn)行投影，并結(jié)合牌照字符尺寸特征最終確定了牌照的位置，收到了較好的效果 。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)化的信息處理能力和水平不斷提高，并在人們社會(huì)活動(dòng)和生活的各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，在這種情況下，作為信息來源的自動(dòng)檢測(cè)、圖像識(shí)別技術(shù)越來越受到人們的重視 。車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)主要進(jìn)行的是圖像的實(shí)時(shí)采集、處理分析，屬于圖像工程的范圍，是一個(gè)綜合的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。具體應(yīng)用可 概括為 : （ 1）車輛的自動(dòng)檢測(cè)報(bào)警 此項(xiàng)功能針對(duì)納入“黑名單”的車輛，如沖關(guān)后或肇事后逃逸的車輛、被公安部門 2 通緝或掛失的車輛、欠交費(fèi)的車輛等。 （ 2）車輛的自動(dòng)放行 此項(xiàng)功能針對(duì)“綠燈車輛”，如特種車輛 (如軍車、警車 )、預(yù)交費(fèi)車輛 (如辦理月、年繳費(fèi)卡 )以及其他授權(quán)免費(fèi)通行的車輛。采用自動(dòng) LPR 系統(tǒng)能自動(dòng)地對(duì)車輛牌照進(jìn)行識(shí)別處理，可大量減少人力、減輕工作強(qiáng)度，大幅度提高處理速度和效率。通過聯(lián)網(wǎng)，出入卡口的車輛數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線，隨時(shí)可用于統(tǒng)計(jì)流量和進(jìn)行模糊查詢，找到某一輛車現(xiàn)在的具體位置。那個(gè)時(shí)候主要是對(duì)牌照識(shí)別里面的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了一定的研究，很多國外的研究人員提出了牌照識(shí)別系統(tǒng)里面的關(guān)鍵技術(shù) :牌照定位和字符識(shí)別方面的很多很有價(jià)值的算法。 一 Crus 提出的基于掃描行的牌照定位方法。日本、 以色列、美國、英國、德國、意大利等發(fā)達(dá)國家都有適合本國車輛的牌照識(shí)別系統(tǒng)。另外，清華大學(xué)的研究所也對(duì)車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了非常有價(jià)值的研究。本課題應(yīng)用了圖像閥 值、圖像二值化、圖像增強(qiáng)、圖像去噪、圖像分割、圖像變換、圖像投影以及圖像直方圖等圖像處理技術(shù) ，研究了通過圖像分析實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化管理的方法， 因此，課題研究對(duì)于 自動(dòng)化管理的 研究和發(fā)展具有一定的意義。 主要研究?jī)?nèi)容 車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，包括圖像的采集、圖像的處理、圖像的編碼、 4 數(shù)據(jù)的傳輸和更新。在字符分割中，考慮牌照區(qū)域中字符寬度、高度信息以及字符筆畫和邊框的寬度等信息，利用水平投影和垂直投影完成了字符分割 。圖形學(xué)著重于如何用計(jì)算機(jī)來生成圖形，如何畫出圖形。陰暗處理 。圖形處理技術(shù)可實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)的全部 數(shù)字 化，可模擬和再現(xiàn)真實(shí)感和自然景物，也可預(yù) 先演示和輔助預(yù)測(cè)物理、化學(xué)和自然現(xiàn)象等。同普通 A/D 方式相同，先對(duì)圖像進(jìn)行量化。每個(gè) 像 素 有兩個(gè)屬性 :二維坐標(biāo)位置和 像 素 值。圖像因?yàn)閿?shù)字化會(huì)產(chǎn)生量化誤差，這是無法避 免的系統(tǒng)誤差，會(huì)給圖像引入噪聲。二值圖像就只有代表黑白兩色的兩個(gè)灰度值，歸一化后灰度值是黑 (0)到白 (1)。根據(jù) RGB 的不同組合就可以表示 256x256x256 種顏色，也就是常說的 24 位真彩色。 2. 3 圖像的表示 JPEG 和 BMP 文件格式 車牌識(shí)別系統(tǒng)中，一般經(jīng)過數(shù)碼相機(jī)拍攝到的是 JPEG 圖像文件。它以 BMP 位圖文件格式存儲(chǔ)。//文件類型，在 windows 系統(tǒng)中為 BM，即 0 424D. DWORD bfSize。 //從文件頭到實(shí)際圖形數(shù)據(jù)區(qū)的偏移量 } 位圖信息頭包含位圖的大小、壓縮類型、和顏色格式。 //圖像高度 WORD biplanes。//圖像大小，圖像寬度必須歸為 4的倍數(shù) LONG biXPelsPerMerer。//重要顏色數(shù)目 } 調(diào)色板包含顏色元素。//指定綠色強(qiáng)度 BYTE rgbRed。注意圖像陣列按行存儲(chǔ)，與原圖像相比，陣列行號(hào)上下相反，但每行左右順序不變，每行字節(jié)數(shù)須為 4 的倍數(shù)。 可以將灰度級(jí)從 [0, 255]變換到 [0,1]區(qū)間，稱