圖像處理車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告書-全文預(yù)覽
【正文】 ile (((X1(1,Px1)=10)amp。amp。 用投影法分割車牌，把分割出來(lái)的子圖轉(zhuǎn)成標(biāo)準(zhǔn)子圖 代碼： 用投影法分割 Px0=1。 end end figure(6)。 Z2=double(Z2)。 再次計(jì)算列方向的像素，用來(lái)去除車牌上的圓點(diǎn) 代碼： [y,x,z]=size(Z2)。%將二值圖像左右邊框去除 figure(5)。(x01)amp。(x02)) x0=x01。(i4)) x1=x1+1。 while ((X1(1,x1)15)amp。 for i=1:5 while (i~=5) while ((X1(1,x1)=15)amp。),ylabel(39。 plot(0:x1,X1),title(39。 計(jì)算列方向的像素，用 來(lái)去除垂直方向上的邊框 代碼： [y,x,z]=size(Z1)。%將二值圖像上下邊框去除 figure(3)。%找到去除邊框后上邊的位置 end while ((Y1(Py1,1)=30)amp。 Py1=fix(y/2)+1。),ylabel(39。 plot(Y1,0:y1),title(39。)。 c=j。%定義 theta 角度范圍 r=radon(bw1,theta)。horizontal39。%取菱形結(jié)構(gòu)的閉運(yùn)算 I4=double(I3)。 Se=strel(39。%取圓盤形的開運(yùn)算 subplot(2,2,3)。%計(jì)算 I1 各維的大小 Se=strel(39。)。 9 字符分割： 傳統(tǒng)的字符分割方法有投影法、模板匹配法、聚類分析法。)。 dw=img(y1:y2,x1:x2,:)。 while ((rowArray(1,roughX)=5)amp。amp。 for i=1:col for j=y1:y2 if graynew(j,i)==1 rowArray(1,i)=rowArray(1,i)+1。amp。(roughY1)) roughY=roughY1。 end end end [maxcount maxIndex]=max(colArray)。 車牌定位 牌照的定位是在經(jīng)圖象預(yù)處理后的原始灰度圖象中確定牌照的具體位置，并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個(gè)圖象中分割出來(lái)，供字符識(shí)別子系統(tǒng)識(shí)別之用。 graynew=imerode(graynew,se)。 graynew=imdilate( graynew,se1)。)。 rgbnew=origonImg。 灰度校正圖 graynew=rgb2gray(rgbnew)。 rgbnew=origonImg。 。amp。 end hsi=rgb2hsi(img)。 I=img。 三、 詳細(xì)設(shè)計(jì)步驟 1. 車牌定位： 車輛牌照識(shí)別整個(gè)系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符識(shí)別兩部分組成，其中車牌定位又可以分為圖像預(yù)處理及邊緣提取模塊和 牌照的定位 ； 流程圖： 圖像的預(yù)處理 為了用于牌照的分割和牌照字符的識(shí)別，原始圖象應(yīng)具有適當(dāng)?shù)牧炼龋^大的對(duì)比度和清晰可辯的牌照?qǐng)D象。 字符分割的研究。其核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和字符識(shí)別算法等。汽車牌照自動(dòng)識(shí)別整個(gè)處理過(guò)程分為預(yù)處理、邊緣提取、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別五大模塊，其中字符識(shí)別過(guò)程主要由以下 3 個(gè)部分組成：①正確地分割文字圖像區(qū)域；②正確的 分離單個(gè)文字；③ 正確識(shí)別單個(gè)字符。 1 圖像處理車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告書 目錄 一、摘要 2 二、 設(shè)計(jì)原理 2 車牌的定位研究 3 字符分割的研究 3 字符識(shí)別的研究 3 三、 詳細(xì)設(shè)計(jì)步驟 3 車牌定位 3 圖像的預(yù)處理 3 車牌定位 7 字符分割 9 對(duì)讀入圖像進(jìn)行預(yù)處理操作 9 圖像校正 10 去除水平方向上的邊框 12 去除垂直方向上的邊框 13 去除車牌上的圓點(diǎn) 15 字符識(shí)別 18 建立字符模板數(shù)據(jù)庫(kù) 18 對(duì)分割字符進(jìn)行匹配 20 2 系統(tǒng)界面的實(shí)現(xiàn) 23 四、 設(shè)計(jì)結(jié)果分析 29 五、 設(shè)計(jì)體會(huì) 29 車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 一、摘要 車牌是一 輛汽車獨(dú)一無(wú)二的信息，因此，對(duì)車輛牌照的識(shí)別技術(shù)可以作為辨識(shí)一輛車最為有效的方法。目前， 汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。 二、 設(shè)計(jì)原理 車牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼、車牌顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。車牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 對(duì)于提取出的單個(gè)字符，先進(jìn)行歸一化操作，再與給定的模板做對(duì)比，識(shí)別出字符。 圖（ 1） 實(shí)現(xiàn)的代碼： img=image。 [x,y,z]=size(img)。hsi(i, j,1)=amp。 hsi(i, j,3)=1。 end end end origonImg=hsi2rgb(hsi)。這時(shí)就可以采用灰度校正的方法來(lái)處理，增強(qiáng)灰度的變化范圍、豐富灰度層次，以達(dá)到增強(qiáng)圖象的對(duì)比度和分辨率。圖象增強(qiáng)處理對(duì)圖象牌照的可辯認(rèn)度的改善和簡(jiǎn)化后續(xù)的牌照字符定位和分割的難度都是很有必要 6 實(shí)現(xiàn)代碼： origonImg=hsi2rgb(hsi)。holes
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