【正文】 ile ((Blue_x(1,PX1)3)amp。 end IY=I(PY1:PY2,:,:)。 end PY2=MaxY。%Y方向車牌區(qū)域確定 PY1=MaxY。myI=double(I5)。title(39。平滑圖像的輪廓39。,[25,25])。腐蝕后圖像39。1]。title(39。,39。灰度圖直方圖39。灰度圖39。原圖39。39。附錄：程序清單function [d]=main(jpg)close allclc%I=imread(39。實(shí)驗(yàn)表明，用該方法實(shí)現(xiàn)的車牌定位準(zhǔn)確率較高。主要工作內(nèi)容及結(jié)論如下: （1）整理和總結(jié)了國內(nèi)外在車牌定位、分割、字符識別方面的研究成果和發(fā)展方向，系統(tǒng)介紹了我國車牌的固有特征，以及車牌識別的特點(diǎn)。由右側(cè)的歸一化圖像可以看出，切割出的圖像像素值和模板圖像達(dá)到了一致，由此便避免了切割出的圖像像素值不一致所帶來的問題。經(jīng)過這些步驟可以使得最終識別出的圖像與原圖的相似度更高，即結(jié)果更精確。匹配方法采用將目標(biāo)圖像與模板圖像逐點(diǎn)做差，得到第三幅圖像，程序?qū)崿F(xiàn)如下for ii=1:40 or jj=1:20 Word_Image_Diff(ii,jj)=Word_Image(ii,jj)Word_Image_Code(ii,jj)。最近鄰插值法,經(jīng)歸一化后的圖像如下。對于模板匹配，首先建立標(biāo)準(zhǔn)模板庫，庫中字符使用統(tǒng)一的尺寸，這里使用。經(jīng)過切割，切割的字符圖像如下：圖 經(jīng)切割的七個字符切割后一連串的字符串變成了單個字符，為后面的字符匹配識別奠定了基礎(chǔ)。因此，字符的寬度可以從width/9 到width/7 之間漸進(jìn)的變化得到,程序流程圖。 計(jì)算水平投影進(jìn)行車牌水平校正去掉車牌的框架 分析垂直投影找到每個字符中心位置按左右寬度切割出字符 圖 牌照字符切割框圖2007年頒布的我國車牌規(guī)范(普通中小型汽車)規(guī)定車牌總長440mm，牌照中的7個字符的實(shí)際總長為409mm 左右，寬140mm，每個字符45mm寬，90mm高，字符間距為10mm，其中第二個字符與第三個字符的間距較為特殊，最后一個字符與第一個字符距邊界25mm。對于此對象，系統(tǒng)給予膨脹處理，：圖 車牌區(qū)域圖像腐蝕、膨脹后效果完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進(jìn)行識別。這里采用高通濾波算法。 字符切割由于圖像車牌號區(qū)域提取后獲得的是從原始圖像中剪切的，是RGB圖像，分割同樣采取投影法，故同樣需要先將RGB圖像轉(zhuǎn)換成灰度值，再將灰度圖轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制圖，轉(zhuǎn)化的方法就是限定一個閥值，如果大于閥值則為1，小于閥值為0,閥值采用全局閥值，全局閥值是指整幅圖像都采用相同的閥值T處理，適用于背景和前景有明顯對比的圖像。分界線計(jì)算后，即可從原圖像中剪切出只包含車牌的區(qū)域圖像。 水平坐標(biāo)的確定，先定義一個的數(shù)組，其中為原始圖像的寬度值，然后將二值圖像垂直投影到軸。：圖 移除小對象后效果圖 移除小對象后的效果圖已經(jīng)非常明顯了，圖像中最后只存在車牌區(qū)域，其他的圖像已經(jīng)完全濾除掉了，包括小物體，車的標(biāo)志等影響已經(jīng)沒有了。在程序運(yùn)行的圖像平滑后效果如下：圖 平滑處理后效果 從平滑后的效果圖分析，達(dá)到了預(yù)定的目標(biāo)。rectangle39。已經(jīng)得到了車牌圖像的輪廓線了，只要再經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚砑纯砂衍嚺铺岢龀鰜?。結(jié)構(gòu)元素的大小形狀任意，一般是二維的。腐蝕的規(guī)則是輸出圖像的最小值是輸入圖像領(lǐng)域中的最小值，在一個二值圖像中，只要有一個像素值為0，則相應(yīng)的輸出像素值為0。但是，在車牌附近的其他區(qū)域也由于各種干擾的影響，也存在一些白色區(qū)域。由于Roberts邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子, 根據(jù)任一相互垂直方向上的差分都可用來估計(jì)梯度，Robert 算子采用對角方向相鄰兩像素之差，其計(jì)算公式如下： （） （）其幅值為： （）Robert梯度以為中心，所以他度量了點(diǎn)處和方向(相互正交)的灰度變化。)。 在Matlab中利用函數(shù)edge()實(shí)現(xiàn)邊緣檢測，具體的用法如下所示：Car_Image_Bin=edge(Car_Image_Gray,39。同理對白底黑字的牌照可用R 通道，綠底白字的牌照可以用G 通道就可以明顯呈現(xiàn)出牌照區(qū)域的位置，便于后續(xù)處理。利用圖像工具箱的Car_Image_RGB=imread(‘Image_Name’)。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對待識別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實(shí)現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。垂直投影法的原理是由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。一般采用的方案是首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評判，最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。 車牌號圖像識別要進(jìn)行牌照號碼、顏色識別 。三：車牌位置提?。和ㄟ^運(yùn)算得到圖像的邊緣，再計(jì)算邊緣圖像的投影面積，尋找谷峰點(diǎn)以大概確定車牌的位置，再計(jì)算連通域的寬高比，剔除不在閾值范圍內(nèi)的連通域，最后便得到了車牌區(qū)域。目前常用的方法有：基于投影的方法和基于連通字符的提取等方法。這些領(lǐng)域的許多技術(shù)都可以應(yīng)用到車牌識別系統(tǒng)中，車牌識別技術(shù)的研究也必然推動這些相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。系統(tǒng)一般由硬件和軟件構(gòu)成。5）小區(qū)、校園車輛管理系統(tǒng)。3）安防布控。目前車牌識別系統(tǒng)主要應(yīng)用于以下領(lǐng)域：1）停車場管理系統(tǒng)。 車牌號識別技術(shù)研究現(xiàn)狀和趨勢目前我國有普通地方車牌號、武警車牌號、軍隊(duì)車牌號三種類型，普通地方車牌號又叫自選號牌車牌（如圖1所示），自選號牌車牌尺寸是，:1，一共7個字符，每個字符的高寬比為2:1。5）由于環(huán)境、道路或人為因素造成汽車牌照污染嚴(yán)重，這種情況下國外發(fā)達(dá)國家不允許上路，而在我國仍可上路行駛。其他國家的汽車牌照格式，如尺寸大小，牌照上字符的排列等，通常只有一種。汽車牌照等相關(guān)信息的自動采集和管理對于交通車輛管理、園區(qū)車輛管理、停車場管理、交警稽查等方面有著十分重要的意義，成為信息處理技術(shù)的一項(xiàng)重要研究課題。 中國礦業(yè)大學(xué)模式識別 ——基于matlab的車牌識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)指導(dǎo)教師: 梁志貞 周世斌 姓 名： 田凱 班 級： 信科101班 學(xué) 號： 08103476 時 間:二〇一三年六月目錄1 緒論 1 車牌號識別研究背景 1 車牌號識別技術(shù)研究現(xiàn)狀和趨勢 2 車牌識別研究內(nèi)容 42 車牌識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理概述 63 車牌識別系統(tǒng)程序設(shè)計(jì) 8 圖像讀取及車牌區(qū)域提取 8 字符切割 15 194 仿真結(jié)果及分析 22 車牌定位及圖像讀取及其圖像處理 22 車牌字符分割及其圖像處理 22 車牌字符識別及其圖像處理 235 結(jié)論 24附錄：程序清單 271 緒論 車牌號識別研究背景隨著我國公路交通事業(yè)的發(fā)展，車輛的數(shù)量正在迅速增長，在給出行提供方便的同時，車輛管理上存在的問題日益突出，人工管理的方式已經(jīng)不能滿足實(shí)際的需要。近年來計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展和數(shù)字圖像技術(shù)的日趨成熟，為傳統(tǒng)的交通管理帶來巨大轉(zhuǎn)變，先進(jìn)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)，不但可以將人力從繁瑣的人工觀察、監(jiān)測中解放出來，而且能夠大大提高其精確度，汽車牌照自動識別系統(tǒng)就是在這樣的背景與目的下進(jìn)行開發(fā)的。3）牌照多樣性。4）我國汽車牌照的底色和字符顏色多樣，藍(lán)底白字、黃底黑字、黑底白字、紅底黑字、綠底白字等多種。因而如何提高識別率和識別處理的實(shí)時性及實(shí)用性成了一個緊要的任務(wù)。車輛牌照識別系統(tǒng)技術(shù)能夠從一幅車輛圖像中準(zhǔn)確定位出車牌區(qū)域，然后經(jīng)過字符切割和識別實(shí)現(xiàn)車輛牌照的自動識別。以車牌自動識別技術(shù)為基礎(chǔ)，與通信等其他高科技結(jié)合，對高速公路交通流狀況進(jìn)行自動監(jiān)測、自動布控，從而降低交通事故的發(fā)生率，確保交通順暢?？梢詫`章車輛進(jìn)行責(zé)任追究，也可以輔助進(jìn)行交通流量統(tǒng)計(jì)，交通監(jiān)測和疏導(dǎo)。車牌識別系統(tǒng)是一特定目標(biāo)位對象的專用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能從