【正文】 9。39。average39。39。39。T=round(g_max(g_maxg_min)/3)。subplot(3,2,1),imshow(b),title(39。imwrite(b,39。 a=imread(39。定位剪切后的彩色車牌圖像39。 figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title(39。 end PX1=PX11。 end PX2=x。 end end end PX1=1。(PY2y)) PY2=PY2+1。(PY11)) PY1=PY11。%藍色像素點統(tǒng)計 end end end [temp MaxY]=max(Blue_y)。)[y,x,z]=size(I5)。I5=bwareaopen(I4,2000)。figure(5),imshow(I4)。se=strel(39。figure(4),imshow(I3)。se=[1。figure(3),imshow(I2)。robert39。title(39。原圖39。C:\Documents and Settings\Administrator桌面\39。pp.Elec2tronics,IEEEJandmodifiedlicenseI.S.雷英杰.張禹,馬駟良,[J].吉林大學(xué)學(xué)報,2006,44(3):407410 [11],賀興華,周媛媛,2001,ofJournalplate,[6]北京:國防工業(yè)出版社,[4][2]（2）在車牌定位我們采用基于灰度跳變的定位方法，采用先對圖像進行預(yù)處理，再進行二值化操作的方法。該系統(tǒng)以matlab為平臺，完成了對車輛和車牌的識別。實際應(yīng)用中，當(dāng)字符出現(xiàn)字符模糊、筆畫融合、斷裂、部分缺失時，此方法效果不理想，魯棒性較差。但是產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，輸入模式維數(shù)的增加可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大。主要有兩種方法：一種方法是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得的特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。在實際應(yīng)用中，為了提高正確率往往需要使用大的模板或多個模板進行匹配，處理時間則隨著模板的增大以及模板個數(shù)的增加而增加。但是對于車牌的識別，并不需要太多的處理過程就已經(jīng)可以達到正確識別的目的。是因為在漢字文本中一般漢字間距遠不如行間距明顯，同時漢字中有相當(dāng)數(shù)量漢字是左、右結(jié)構(gòu)或左、中、右結(jié)構(gòu)的，這些漢字圖像的垂直投影在一個單字的內(nèi)部也會出現(xiàn)空白間隙，使得文本漢字的字切分比行切分困難。字切分的正確與否直接影響識別結(jié)果，是字符識別系統(tǒng)中比較難的部分。這就需要兩個步驟來完成，行切分和字切分。即基于改進的掃描線算法確定字符串上下邊界，利用全局分割和局部調(diào)整的技術(shù)實現(xiàn)單個字符的分割。車牌定位分割后需要對圖像進行處理，以便字符分割的順利完成，首先對車牌區(qū)域進行灰度處理。如果物體同背景的差別表現(xiàn)不在灰度值上（比如紋理不同），可以將這個差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閥值選取技術(shù)來分割該圖像[11]。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實用的圖像處理中，以二值圖像處理實現(xiàn)而構(gòu)成的系統(tǒng)是很多的，要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于再對圖像做進一步處理時，圖像的集合性質(zhì)只與像素值為0或255的點的位置有關(guān)，不再涉及像素的多級值，使處理變得簡單，而且數(shù)據(jù)的處理和壓縮量小。其次，要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像。車牌區(qū)域圖像如圖11所示： 圖11 車牌區(qū)域分割后圖像牌照的定位與分割是車輛號碼牌識別系統(tǒng)的重要技術(shù)之一，其主要目的是在經(jīng)過預(yù)處理后的圖象中確定牌照的位置，并將包含牌照的一塊圖象區(qū)域從整個圖象中分割出來，為后邊的字符識別提供準(zhǔn)備，分割牌照區(qū)域的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。這些子區(qū)域四某種意義下具有共同屬性的像素的連通集合。此外，汽車車牌附近還可能掛有其他廣告信息牌或者汽車生產(chǎn)商的標(biāo)志。 車輛號碼牌的區(qū)域分割針對我國車牌的特點，識別難度較大，我國車牌主要特點有以下方面:（1）我國汽車牌照的規(guī)范懸掛位置不唯一。變換的車牌定位方法，這種方法是利用車牌邊框的幾何特征，采取尋找車牌邊框直線的方法進行車牌定位。(3)進而對車輛號碼牌進行定位。對圖像進行平滑處理后的圖形如圖8所示： 圖8 平滑處理后圖像除此之外，圖像平滑處理后，可能會有多個閉合區(qū)域，對于不是車牌區(qū)域的必須予以刪除，在圖像預(yù)處理中還需要用到imerode函數(shù)和bwareaopen函數(shù)分別對圖像進行腐蝕處理和刪除小對象處理，其主要是對圖像進行更加細膩的處理，為后面的車牌定位、字符分割等功能的實現(xiàn)做好前期鋪墊[15]。圖像的平滑是一種實用的數(shù)字圖像處理技術(shù)，一個較好的平滑處理方法應(yīng)該既能消除圖像噪聲，又不使圖像邊緣輪廓和線條變模糊，這就是研究數(shù)字圖像平滑處理要追求的目標(biāo)[8]。為了抑制噪聲、改善圖像質(zhì)量，要對圖像進行平滑處理。本次設(shè)計中采用Roberts算子、Sobel以達到邊緣提取的目的。圖像中目標(biāo)的邊緣是由灰度不連續(xù)性反應(yīng)的。的值等于轉(zhuǎn)化前3（2） 平均值法：使轉(zhuǎn)化后R、G、B在MATLAB中用函數(shù)rgb2gray實現(xiàn)圖像灰度化的轉(zhuǎn)換，通過加權(quán)法平均法，平均值法，最大值法三種方法，實現(xiàn)彩色圖像的灰度化處理[6]。)Imread所支持的圖像格式有很多，我們在此為大家呈現(xiàn)一些重要的圖像格式。車輛圖像的預(yù)處理主要目的是使車輛圖像尤其是牌照區(qū)域的圖像的質(zhì)量得到改善，同時保留和增強車牌中紋理和顏色的信息，去除可能影響牌照區(qū)域紋理和顏色信息的噪點，為牌照定位提供方便。這些影響因素降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。因此，字符特征的提取就成為研究的關(guān)鍵。車輛號碼牌字符分割流程圖如圖3所示： 切割 字符 尋找字 符中心 水平投 影校正 去掉車 牌外框 圖3 車輛號碼牌字符分割流程圖 車輛號碼牌的識別目前用于車牌字符識別中的算法主要有兩種，分別是基于模板匹配的字符識別算法以及基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別算法。車輛定位流程圖如圖2所示：車牌定位開閉運算邊緣處理圖像預(yù)處理 輸入 圖像 圖2 車牌定位流程圖完成車輛號碼牌定位后，再將號碼牌區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。對于后續(xù)處理來說，以提取圖像特征為目的的圖像預(yù)處理在圖像處理過程中顯得非常重要。圖像在形成、MATLAB的繪圖是十分方便的，它有一系列繪圖函數(shù)（命令），例如線性坐標(biāo)、對數(shù)坐標(biāo)、半對數(shù)坐標(biāo)及極坐標(biāo)，均只需調(diào)用不同的繪圖函數(shù)（命令），在圖上標(biāo)出圖題、XY軸標(biāo)注，格（柵）繪制也只需調(diào)用相應(yīng)的命令，簡單易行。（5）語句簡單，內(nèi)涵豐富(4) 擴充能力強，交互性好MATLAB是用C語言編寫的，而C語言的可移植性很好。由于它編寫簡單，所以編程效率高，易學(xué)易懂。（2)在運行M文件時，如果有錯，計算機屏幕上會給出詳細的出錯信息，用戶經(jīng)修改后再執(zhí)行，直到正確為止。它能在同一畫面上進行靈活操作，快速排除輸入程序中的書寫錯誤、語法錯誤以及語義錯誤，從而加快了用戶編寫、修改和調(diào)試程序的速度，可以說在編程和調(diào)試過程中它是一種比VB還要簡單的語言。用戶使用方便MATLAB語言是一種解釋執(zhí)行的語言（在沒被專門的工具編譯之前），它靈活、方便，其調(diào)試程序手段豐富，調(diào)試速度快，需要學(xué)習(xí)時間少。MATLAB語言。等，MATLAB*.XWD、*.TIF本課題主要軟件的研究即對matlab的運用，主要工作是設(shè)計軟件，對已攝取到的車輛照片進行一系列處理，實現(xiàn)車輛號碼牌的識別。應(yīng)用場合較多的是紅外探測器和電磁感應(yīng)環(huán)探測器。例如在十字路口車輛管理系統(tǒng)中，系統(tǒng)硬件主要包括車輛傳感探測器、高性能工控計算機、高分辨率CCD攝像機、CCD自動亮度控制器、高放大倍數(shù)鏡頭和視頻采集卡等。我們知道采集的彩色圖像包含大量顏色信息，會占用計算機較多的存儲空間，并且會降低圖像處理速度，因此對圖像進行識別等處理時，通常將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以加快處理速度。MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數(shù)學(xué)軟件。 MATLAB介紹MATLAB是matrixamp。目前正在研制的無源型汽車牌照智能識別系統(tǒng)綜合利用了車輛檢測技術(shù)、計算機視覺(Computer直至今日，國外對車牌檢測的研究已經(jīng)取得了一些令人矚目的成就，如YuniaoCul提出了一種車牌識別系統(tǒng)，在車牌定位以后，利用馬爾科夫場對車牌特征進行提取和二值化，對樣本的識別達到了較高的識別率。所以車輛號碼牌識別系統(tǒng)的研究具有非常重要的現(xiàn)實意義。（3）國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r在上個世紀(jì)人們就開始了對車牌識別技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用。（2）選題的目的與意義隨著人們生活水平的逐漸提高，私家車的出現(xiàn)越來越多，城市交通的壓力擴大，如何高效進行交通管理也成為現(xiàn)在生活中所關(guān)注的焦點問題，于是各種各樣的交通道路監(jiān)視、管理的系統(tǒng)出現(xiàn)在了人們的視線當(dāng)中，這些系統(tǒng)主要是通過對其過往的車輛進行檢測，提取中間的交通數(shù)據(jù)，以達到監(jiān)控，管制，指揮調(diào)度的目的。目 錄1 引言 1 1 MATLAB介紹 22 車牌識別系統(tǒng)整體方案設(shè)計 2 系統(tǒng)的基本原理 2 系統(tǒng)硬件設(shè)計 3 系統(tǒng)軟件設(shè)計 4 圖像預(yù)處理及其MATLAB實現(xiàn)localization。Keywords：MATLAB softwar。字符的分割采用的方法是以二值化后的車牌部分進行垂直投影，然后在對垂直投影進行掃描，從而完成字符的分割。、圖表要求：1）文字通順，語言流暢，書寫字跡工整，打印字體及大小符合要求，無錯別字，不準(zhǔn)請他人代寫2）工程設(shè)計類題目的圖紙，要求部分用尺規(guī)繪制，部分用計算機繪制，所有圖紙應(yīng)符合國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。保密的論文（設(shè)計）在解密后適用本規(guī)定。對本論文（設(shè)計）的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中作了明確說明并表示謝意。據(jù)我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文（設(shè)計）不包含其他個人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。學(xué)?？梢怨颊撐模ㄔO(shè)計）的全部或部分內(nèi)容。：任務(wù)書、開題報告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）。車牌識別系統(tǒng)主要包括了圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別等五大核心部分。車牌定位和分割采用的是利用數(shù)學(xué)形態(tài)法來確定車牌位置，再利用車牌彩色信息的彩色分割法來完成車牌部位分割。plate而城市尤其是大中城市的公路交通管理變得越來越復(fù)雜，智能交通管理系統(tǒng)的設(shè)計和實施因而受到大眾和政府的重視，汽車牌照自動識別可用于公路路口，停車場，高速公路收費站以及收費公路路段（如隧道）等場合，車輛號碼牌識別系統(tǒng)，對現(xiàn)在人們的生活有著極大的現(xiàn)實意義，它大大提高了交通管理水平，為人們的出行帶來了便利[1]。而傳統(tǒng)設(shè)備如IC卡識別因價格昂貴，設(shè)備復(fù)雜無形中增加了企業(yè)的成本，因此基于圖像處理的車牌識別方法，努力提高車牌識別系統(tǒng)的性能是有非常重要的現(xiàn)實意義。由于各種客觀的不利環(huán)境因素存在，還沒有一種解決辦法可以作為最有效的方式來解決應(yīng)用中的所有技術(shù)難題。同時代，還誕生了面向被盜車輛的第一個實時自動車牌監(jiān)測系統(tǒng)。采用任何一種單一識別技術(shù)均難以奏效。是一個比較有發(fā)展前途的車牌識別系統(tǒng)。它將數(shù)值分析、矩陣計算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計以及必須進行有效數(shù)值計算的眾多科學(xué)領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當(dāng)今國際科學(xué)計算軟件的先進水平[2]。2 車牌識別系統(tǒng)整體方案設(shè)計 系統(tǒng)的基本原理車輛牌照識別系統(tǒng)的基本工作原理為：將攝像頭或其它圖像采集裝置采集到的包含車輛牌照的圖像輸入到計算機中進行圖像預(yù)處理，再經(jīng)過定位，并分割出包含牌照字符的矩形區(qū)域，最后對牌照字符進行二值化并將其分割成單個字符并輸出車牌號碼的數(shù)字。具體步驟如圖1所示： 采集 圖片