基于數(shù)字圖像處理的車牌識(shí)別畢業(yè)論文-wenkub
2023-07-08 15:10:23 本頁(yè)面
【正文】 析，判斷，最終確定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域。% 除去聚團(tuán)灰度值在1900以下的部分imshow(I5)。smothing image39。,[16,16])。)。I3=imerode(I2,se)。)；結(jié)果如下： 邊緣檢測(cè)picture3： 腐蝕操作就是通過不斷的刪除圖片上的像素，將圖片縮小，以此來達(dá)到去除小點(diǎn)狀圖形的效果。)。用roberts算子實(shí)行邊緣檢測(cè)：I2=edge(I1,39。)。)。I1=rgb2gray(I)。%顯示車牌的原始圖片，結(jié)果如下： : 彩色圖像的存儲(chǔ)器所需的成本高，且減緩系統(tǒng)的速度執(zhí)行，所以，在圖像識(shí)別處理彩色圖像一般都轉(zhuǎn)換成灰度圖像，以加快圖像信息的處理速度。 設(shè)計(jì)原理:設(shè)計(jì)的原理主要如下圖所示：照明設(shè)備攝像設(shè)備觸發(fā)設(shè)備 車牌識(shí)別處理單元圖像采集設(shè)備設(shè)計(jì)步驟:流程圖如下:圖象輸入 圖像預(yù)處理車牌定位字符分割字符識(shí)別 實(shí)行方案. 總體實(shí)行方案:用攝像機(jī)獲取自然環(huán)境下的汽車彩色圖像，將彩色圖像用matlab軟件處理成灰度圖像并繪制直方圖，然后進(jìn)行邊緣檢測(cè)圖像的腐蝕，平滑圖像以及去除二值圖像的小對(duì)象等操作，再進(jìn)行車牌的定位和字符分割與識(shí)別最終達(dá)到識(shí)別車牌照的目的?；跀?shù)字圖像處理的車牌識(shí)別畢業(yè)論文目錄摘要 3關(guān)鍵詞 3設(shè)計(jì)目的 3設(shè)計(jì)原理: 3設(shè)計(jì)步驟: 3實(shí)行方案 4. 總體實(shí)行方案: 4. 各模塊的實(shí)現(xiàn): 4: 4: 5 邊緣檢測(cè) 6： 7 8 8 9 11 11 13： 17總結(jié): 20致謝 20參考文獻(xiàn): 21基于數(shù)字圖像處理的車牌識(shí)別設(shè)計(jì)電子信息工程專業(yè)學(xué)生 周金鑫指導(dǎo)教師 劉純利摘要：車牌識(shí)別在人類社會(huì)交通系統(tǒng)中擔(dān)當(dāng)重要角色，一個(gè)設(shè)計(jì)優(yōu)良的車牌識(shí)別系統(tǒng)會(huì)給人們生活帶來極大的方便，本文通過運(yùn)用matlab和數(shù)字圖像處理的一些知識(shí)簡(jiǎn)單通過圖像預(yù)處理，車牌定位，字符分割，采用模板匹配法實(shí)現(xiàn)車牌字符的識(shí)別。. 各模塊的實(shí)現(xiàn)::I=imread(‘39。從彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換叫做灰度處理。%灰度處理subplot(1,2,1),imshow(I1)。subplot(1,2,2),imhist(I1)。%繪制灰度圖和直方圖顯示結(jié)果圖像如下： 邊緣檢測(cè)邊緣是一定存在在兩個(gè)擁有不一樣灰度值的相鄰的區(qū)域之間的，是灰度值不連續(xù)的一種表現(xiàn)，也是分割圖象、紋理和形狀特征提取等圖像分析的基礎(chǔ)。roberts39。 imshow(I2)。se=[1。%圖像腐蝕操作imshow(I3)。 圖像平滑是去掉圖像中的高頻信息，使圖像變的模糊，噪聲一般都是高頻信息，平滑的過程也就意味著除去圖片噪聲的過程。%建立正方形結(jié)構(gòu)元素I4=imclose(I3,se)。)。title(39。代碼顯示如下：[y,x,z]=size(I5)。%藍(lán)色像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì) end end end [temp MaxY]=max(Blue_y)。(PY11)) PY1=PY11。(PY2y)) PY2=PY2+1。 end end end PX1=1。 end PX2=x。 end PX1=PX11。 subplot(1,2,1),imshow(IY),title(39。positioning color images39。39。)。)。g_min=double(min(min(b)))。 % d:二值圖像imwrite(d,39。before filtering binary licence plate39。%模板的尺寸：3*3，average：均值濾波，建立濾波算子d=im2bw(round(filter2(h,d)))。subplot(3,2,3),imshow(d),title(39。,3)。diamond39。 % eye(n) returns the nbyn identity matrix 單位矩陣[m,n]=
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1