【正文】 [val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k25])))。 while s(j)~=0 amp。s=sum(d)。% 尋找連續(xù)有文字的塊，若長度大于某閾值，則認(rèn)為該塊有兩個字符組成，需要分割%首先創(chuàng)建子函數(shù)qiege與getword，而后調(diào)用子程序，將車牌的字符分割開并且進(jìn)行歸一化處理d=qiege(d)。字符識別的算法很多，因?yàn)檐嚺谱址g間隔較大，不會出現(xiàn)字符粘連情況，所以此處采用的方法為尋找連續(xù)有文字的塊，若長度大于某閾值，則認(rèn)為該塊有兩個字符組成，需要分割。膨脹或腐蝕處理后39。%如果小于則實(shí)現(xiàn)膨脹操作endimwrite(d,39。...se=eye(2)。/39。square39。)。,3)。 subplot(3,2,2),imshow(d),title(39。d=(double(b)=T)。)g_max=double(max(max(b)))。)。)。39。定位裁剪后的車牌彩色圖像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(lán)色像素點(diǎn)統(tǒng)計 end end end [temp MaxY]=max(Blue_y)。結(jié)果如下所示 ：二、車牌定位[y,x,z]=size(I5)。% 去除聚團(tuán)灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5)。title(39。rectangle39。title(39。1。title(39。,39?；叶葓D直方圖39。灰度圖像39。)。I=imread(FILENAME)。, 39。輸出結(jié)果：輸出識別結(jié)果，并進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲。字符分割：對已經(jīng)定位的車牌圖片的進(jìn)行字符分割，將車牌分割為7個單一的字符圖片。以上所做的這些處理均屬于圖像預(yù)處理的工作。其中線圈觸發(fā)和視頻觸發(fā)得到了廣泛的應(yīng)用。在LPR 系統(tǒng)產(chǎn)品的性能指標(biāo)中，識別率和識別速度難以同時提高其中原因既包括圖像處理技術(shù)不夠成熟，又受到攝像設(shè)備計算機(jī)等性能的限制。而學(xué)科性工具箱是專業(yè)性比較強(qiáng)的，如control、toolbox、signal processing toolbox、munication toolbox等。核心部分中有數(shù)百個核心內(nèi)部函數(shù)。 （7）MATLAB的缺點(diǎn)是，它和其他高級程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。 （5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各種型號的計算機(jī)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行。由于MATLAB是用C語言編寫的，MATLAB提供了和C語言幾乎一樣多的運(yùn)算符，靈活使用MATLAB的運(yùn)算符將使程序變得極為簡短。MATLAB程序書寫形式自由，利用其豐富的庫函數(shù)避開繁雜的子程序編程任務(wù)，壓縮了一切不必要的編程工作。MATLAB的最突出的特點(diǎn)就是簡潔。如美國 National Instruments 公司信號測量、分析軟件 Lab VIEW ，Cadence 公司信號和通信分析設(shè)計軟件 SPW 等，或者直接建筑在 MATLAB 之上，或者以 MATLAB 為主要支撐。 Mathcad 因其提供計算、圖形、文字處理的統(tǒng)一環(huán)境而深受中學(xué)生歡迎。第二章 MATLAB簡介 MATLAB發(fā)展歷史MATLAB是一門計算機(jī)編程語言，取名來源于Matrix Laboratory，本意是專門以矩陣的方式來處理計算機(jī)數(shù)據(jù)，它把數(shù)值計算和可視化環(huán)境集成到一起，非常直觀，而且提供了大量的函數(shù)，使其越來越受到人們的喜愛，工具箱越來越多，應(yīng)用范圍也越來越廣泛。這為防范、發(fā)現(xiàn)和追蹤涉及車輛的犯罪，保護(hù)重要車輛(如運(yùn)鈔車)的安全有重大作用，從而對城市治安及交通安全有重要的保障作用。 (4)對養(yǎng)路費(fèi)交納、安全檢查、運(yùn)營管理實(shí)行不停車檢查根據(jù)識別出的車牌號碼從數(shù)據(jù)庫中調(diào)出該車檔案材料，可發(fā)現(xiàn)沒及時交納養(yǎng)路費(fèi)的車輛。 (2)交通流控制指標(biāo)參量的測量，為達(dá)到交通流控制的目標(biāo)，一些交通流指標(biāo)的測量相當(dāng)重要。車牌自動識別系統(tǒng)應(yīng)用于這些系統(tǒng)，可以解決通緝車輛的自動稽查問題，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、停車場應(yīng)收款流失的問題，還可以以最簡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)計自動化，模糊查詢的問題。 從目前一些產(chǎn)品的性能指標(biāo)可以看出，車牌識別系統(tǒng)的識別率和識別速度有待提高。 另外，還有兩種專門的技術(shù)被用于車牌的識別中，條形碼識別技術(shù)和無線射頻技術(shù)。在待處理的車牌圖像中就有小功率汽車使用的藍(lán)底白字牌照，大功率汽車所用的黃底黑字牌照，軍車和警車的白底黑字，紅字牌照，還有國外駐華機(jī)構(gòu)的黑底白字牌照等。因而對字符識別的進(jìn)一步研究也同樣具有緊迫性和必要性。為此，近年來不少學(xué)者針對車牌本身的特點(diǎn)，車輛拍攝的不良現(xiàn)象及背景的復(fù)雜狀況，先后提出了許多有針對性的定位方法，將對車牌定位的準(zhǔn)確率和實(shí)時性提出更高的要求。國外的相關(guān)研究有：(1)J Barroso提出的基于掃描行高頻分析的方法； (2) . Lancaster提出的類字符分析方法等。此外，由于外界環(huán)境的影響，系統(tǒng)必須保證能夠在任何天氣情況下全天不間斷的正常工作。針對以上實(shí)際情況，很多學(xué)者開始在鑒于車牌圖像本身特征的基礎(chǔ)上研究車牌定位技術(shù)，并先后提出了一些有效的定位方法，以減小種種主、客觀因素對車牌定位準(zhǔn)確度的影響。在現(xiàn)代化交通發(fā)展中車牌識別系統(tǒng)是制約交通系統(tǒng)智能化、現(xiàn)代化的重要因素，車牌識別系統(tǒng)應(yīng)該能夠從一幅圖像中自動提取車輛圖像，自動分割牌照圖像，對字符進(jìn)行正確識別，從而降低交通管理工作的復(fù)雜度。它們一般對應(yīng)圖像中待定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。圖像增強(qiáng)的主要目標(biāo)是改善圖像的質(zhì)量。由于公路車流量日益增大、道路交通日益擁擠，車輛管理相對越來越困難，因此各個發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家都在積極建設(shè)適應(yīng)未來交通運(yùn)輸需求的智能交通系統(tǒng)。車牌識別系統(tǒng)是一項(xiàng)科技含量很高的多種技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)品，主要有計算機(jī)視覺、數(shù)字圖像處理、數(shù)字視頻處理、模式識別等技術(shù)組成。車牌自動識別系統(tǒng)簡稱ALPRS或LPRS，該系統(tǒng)可以對車輛進(jìn)行自動登記、驗(yàn)證、監(jiān)視、報警。只能交通系統(tǒng)，是在當(dāng)代科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展的背景下產(chǎn)生的。字符的分割采用的方法是以二值化后的車牌部分進(jìn)行垂直投影，然后在對垂直投影進(jìn)行掃描，從而完成字符的分割。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。車牌識別系統(tǒng)使車輛管理更智能化，數(shù)字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。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。此外，智能交通系統(tǒng)，簡稱ITS（Intelligent Traffic System）已成為現(xiàn)代社會道路交通發(fā)展趨勢。在智能交通系統(tǒng)中，車牌自動識別系統(tǒng)是一個非常重要的發(fā)展方向。同時，汽車牌照自動識別的基本方法還可以應(yīng)用到其他檢測和識別領(lǐng)域，所以車牌自動識別問題已成為現(xiàn)代交通工程領(lǐng)域中研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問題之一。在美國、歐洲、日本等發(fā)達(dá)國家的帶動下，世界各國也開始簡歷智能交通系統(tǒng)。為了達(dá)到某種目的而對圖像使用一種數(shù)學(xué)技巧,經(jīng)過變換后的圖像更為方便、容易地處理和操作。在圖像研究和應(yīng)用中,人們往往僅對圖像的某些部分感興趣。 本課題的研究目的及意義車牌識別系統(tǒng)的主要任務(wù)是分析和處理攝取到的復(fù)雜背景下的車輛圖像，定位分割牌照，最后自動識別汽車牌照上的字符，車牌識別是利用車輛牌照的唯一性來識別和統(tǒng)計車輛，它是以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)的智能識別系統(tǒng)。國內(nèi)外己有不少學(xué)者對車牌定位技術(shù)做了大量的研究，但在實(shí)際的應(yīng)用中還沒有一個有效可行的方法，如由于車輛抖動造成車牌圖像的歪斜、由于污跡和磨損造成車牌字符的模糊、由于光照不均造成車牌圖像的模糊等都會或多或少影響到車牌定位的準(zhǔn)確度。車牌識別系統(tǒng)與其它圖像識別系統(tǒng)相比較而言要復(fù)雜的多，在字符識別中，漢字識別是最難也是最關(guān)鍵的部分，很多國外較為成熟的車牌識別系統(tǒng)無法進(jìn)入中國市場的原因就在于無法有效的識別漢字。在各種應(yīng)用中，有使用模糊數(shù)學(xué)理論也有用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法來識別車牌中的字符，但由于外界環(huán)境光線變化、光路中有灰塵、季節(jié)環(huán)境變化及車牌本身比較模糊等條件的影響，給車牌的識別帶來較大的困難。 關(guān)于車牌定位系統(tǒng)的研究，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)作了大量的工作，但實(shí)際效果并不是很理想，比如車牌圖像的傾斜、車牌表面的污穢和磨損、光線的干擾等都是影響定位準(zhǔn)確度的潛在因素。目前己有的方法很多，但其效果與實(shí)際的要求相差很遠(yuǎn)，難以適應(yīng)現(xiàn)代化交通系統(tǒng)高速度、快節(jié)奏的要求。 我國的實(shí)際情況有所不同，國外的實(shí)際拍攝條件比較理想，車牌比較規(guī)范統(tǒng)一，而我國車牌規(guī)范不夠，不同汽車類型有不同的規(guī)格、大小和顏色，所以車牌的顏色多，且位數(shù)不統(tǒng)一，對處理造成了一定的困難。通常處理時為了提高系統(tǒng)的